深度学习原理及应用
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课程介绍：本课程主要介绍深度学习的基本概念、原理和实践方法。具体内容包括：深度学习的基础知识、神经网络概念及浅层神经网络、典型深度学习模型、深度学习应用领域及技术展望。其中深度学习的基础知识部分主要介绍深度学习必备的应用数学及机器学习基础，浅层神经网络围绕神经网络的基本概念和经典学习算法展开，典型深度学习模型探讨了自适应编码器、卷积神经网络、循环神经网络、神经网络语言模型等模型，最后展望深度学习新技术及新应用带来的机遇与挑战。本课程的学习为学生进一步深造和从事有关方面工作提供必要的基础理论知识和应用实践保证。
上课时间：2020-05-04:翠六教负09*;2020-05-11:翠六教负09*;2020-05-14:翠六教负09*;2020-05-25:翠六教负09*;2020-06-04:翠六教负09*;2020-06-18:翠六教负09*;2020-05-07:翠六教负09*;2020-05-28:翠六教负09*;2020-06-15:翠六教负09*;2020-05-21:翠六教负09*;2020-06-08:翠六教负09*;2020-05-18:翠六教负09*;2020-06-11:翠六教负09*;2020-06-01:翠六教负09*
授课教师：吴乐
开课学年：2019-2020
开课学期：春学期
课程号：0532550X
学分：2.0
课程类型：本科生课程
是否精品课程：否
选课人数：75
课时：38.0