面向本科人工智能专业的神经网络与深度学习课程建设与思考

随着人工智能的飞速发展,目前越来越多的高校开设了人工智能专业。神经网络与深度学习是当代人工智能的核心技术,因此成为了人工智能专业的核心课程之一。该课程旨在培养学生使用人工智能技术解决实际问题的能力,发挥着学术理论课程与实践素质教育之间重要的桥梁作用。由于人工智能专业是新兴学科,神经网络与深度学习课程的课程体系建设尚在初期。本文设计了包括“神经网络与深度学习概述”、“浅层神经网络基础原理”、“深度神经网络基础原理”、“深度神经网络典型应用”四大部分的课程体系,并给出了“简单的感知机模型”、“基于循环神经网络的文字翻译模型”、“图像目标检测模型”三个代表性的课堂实例。通过学习这些课程和实例,学生将全面理解神经网络和深度学习,并能够运用所学知识解决实际问题。本课程将为后续的人工智能综合实训和毕业设计奠定坚实的基础。