深度學(xué)習(xí)原理考核大綱

深度學(xué)習(xí)原理考核大綱DeepLearning課程基本信息課程編號(hào)：04021190課程學(xué)時(shí)：32學(xué)時(shí)課程學(xué)分：2學(xué)分一、課程的性質(zhì)和地位《深度學(xué)習(xí)原理》課程屬于工程技術(shù)類的專業(yè)類選修課程，旨在深入探討深度學(xué)習(xí)的基本原理和技術(shù)應(yīng)用。本課程屬于一門理論性和實(shí)踐性相結(jié)合的課程。它涵蓋了深度學(xué)習(xí)的基本理論、模型設(shè)計(jì)、優(yōu)化方法和應(yīng)用實(shí)踐等內(nèi)容。二、理論教學(xué)部分的考核目標(biāo)通過(guò)理論教學(xué)，學(xué)生應(yīng)該能夠全面理解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)、算法和模型，并能夠運(yùn)用這些知識(shí)分析和解決相關(guān)問(wèn)題?？己四繕?biāo)包括對(duì)深度學(xué)習(xí)原理的理解程度、數(shù)學(xué)推導(dǎo)的能力、模型設(shè)計(jì)和調(diào)參的技能，以及對(duì)相關(guān)領(lǐng)域最新研究的了解。學(xué)生將通過(guò)理論學(xué)習(xí)、編程實(shí)踐和項(xiàng)目實(shí)踐，深入了解深度學(xué)習(xí)的原理和技術(shù)，并具備應(yīng)用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。第一章標(biāo)題內(nèi)容（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：人工智能和深度學(xué)習(xí)的基本概念、原理和應(yīng)用；發(fā)展歷史和在人工智能中的地位。2.一般掌握：人工智能和深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論和優(yōu)化方法，運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)分析深度學(xué)習(xí)算法。3.熟練掌握：深度學(xué)習(xí)的概念、模型和算法，掌握常見深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程，能夠設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基本的深度學(xué)習(xí)模型，并具備解決實(shí)際問(wèn)題的能力。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：了解人工智能和深度學(xué)習(xí)的基本概念、原理、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展和在人工智能中的地位。能力考核：理解并能夠運(yùn)用人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，分析深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)原理和優(yōu)化方法，以及掌握深度學(xué)習(xí)模型的基本概念和訓(xùn)練過(guò)程。素質(zhì)考核：具備對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)的綜合認(rèn)識(shí)和了解，包括對(duì)其在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和倫理等方面的影響有一定的理解和思考能力。（三）考核要求1.識(shí)記：掌握人工智能和深度學(xué)習(xí)的基本概念、原理、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展和地位的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。2.領(lǐng)會(huì)：理解人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)原理，理解深度學(xué)習(xí)的概念、模型和算法，以及深度學(xué)習(xí)在人工智能中的應(yīng)用場(chǎng)景。3.應(yīng)用：能夠應(yīng)用人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，分析深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)原理，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基本的深度學(xué)習(xí)模型，并解決相關(guān)問(wèn)題。4.分析：能夠分析深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展和在人工智能中的地位，理解其對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和倫理等方面的影響。5.綜合：能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識(shí)和理解進(jìn)行整合，形成對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)的全面認(rèn)識(shí)，能夠綜合各方面因素進(jìn)行問(wèn)題分析和解決。6.評(píng)價(jià)：具備對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)行評(píng)價(jià)的能力，包括對(duì)其優(yōu)勢(shì)、局限性和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的評(píng)估。第二章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、分類與回歸算法的原理和應(yīng)用，以及模型評(píng)估和選擇的一般概念和方法。2.一般掌握：分類與回歸算法的原理和應(yīng)用，常見的分類與回歸算法，并理解模型評(píng)估的基本概念和方法。3.熟練掌握：分類與回歸算法的原理、實(shí)現(xiàn)和調(diào)參技巧，能夠靈活選擇和調(diào)整不同的模型，具備深入理解和分析模型評(píng)估方法的能力，并能夠獨(dú)立解決復(fù)雜的分類和回歸問(wèn)題。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、分類與回歸算法的原理和應(yīng)用，以及模型評(píng)估和選擇的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。能力考核：掌握分類與回歸算法的原理和應(yīng)用，能夠獨(dú)立應(yīng)用分類與回歸算法解決實(shí)際問(wèn)題，具備模型評(píng)估和選擇的基本能力。素質(zhì)考核：具備對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體認(rèn)識(shí)和了解，包括對(duì)不同分類與回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性的評(píng)估，能夠靈活選擇和調(diào)整模型，以解決實(shí)際問(wèn)題，具備批判性思維和問(wèn)題解決能力（三）考核要求1.識(shí)記：識(shí)記：記憶機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和分類與回歸算法的原理，以及模型評(píng)估和選擇的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。2.領(lǐng)會(huì)：理解分類與回歸算法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，以及模型評(píng)估的方法和指標(biāo)。3.應(yīng)用：能夠應(yīng)用分類與回歸算法解決實(shí)際問(wèn)題，選擇適合的模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和選擇。4.分析：能夠分析不同分類與回歸算法的特點(diǎn)和適用性，理解模型評(píng)估指標(biāo)的含義和解釋。5.綜合：能夠綜合考慮數(shù)據(jù)特征和問(wèn)題需求，選擇合適的分類與回歸算法，并進(jìn)行模型評(píng)估和選擇。6.評(píng)價(jià)：具備對(duì)分類與回歸算法及其應(yīng)用進(jìn)行評(píng)價(jià)的能力，包括對(duì)模型性能、偏差與方差、過(guò)擬合與欠擬合等進(jìn)行評(píng)估和分析。第三章深度學(xué)習(xí)主要框架（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：TensorFlow和PyTorch的基本原理和應(yīng)用，其他框架的存在和特點(diǎn)，了模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐的一般過(guò)程，了實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析的意義和應(yīng)用。2.一般掌握：掌握TensorFlow和PyTorch的原理和應(yīng)用，能夠獨(dú)立使用這兩個(gè)框架進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練，能夠掌握其他框架的基本用法，能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐。3.熟練掌握：熟練掌握TensorFlow和PyTorch的原理、應(yīng)用和高級(jí)功能，能夠靈活使用這兩個(gè)框架進(jìn)行復(fù)雜模型的搭建和訓(xùn)練，能夠熟練運(yùn)用其他框架解決特定問(wèn)題，能夠進(jìn)行實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析，并提供有效的解決方案。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：熟練掌握TensorFlow和PyTorch的原理、架構(gòu)和基本操作，了解其他框架的存在和特點(diǎn)，了解模型搭建和訓(xùn)練的基本原理和方法，了解實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析的基本流程和要求。能力考核：能夠熟練運(yùn)用TensorFlow和PyTorch框架進(jìn)行模型開發(fā)、搭建和訓(xùn)練，能夠掌握其他框架的基本用法，具備模型調(diào)優(yōu)和解決常見問(wèn)題的能力，能夠進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目的模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐，能夠進(jìn)行實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析，并提供有效的解決方案。素質(zhì)考核：具備對(duì)深度學(xué)習(xí)框架和模型搭建的綜合理解和應(yīng)用能力，具備獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力，具備團(tuán)隊(duì)合作和項(xiàng)目管理的素質(zhì)，能夠進(jìn)行實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析的綜合能力，包括問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、方案設(shè)計(jì)、實(shí)施和結(jié)果解釋等。（三）考核要求1.識(shí)記：記憶TensorFlow和PyTorch的原理、架構(gòu)和基本操作，了解其他框架的存在和特點(diǎn)，掌握模型搭建和訓(xùn)練的基本原理和方法。2.領(lǐng)會(huì)：理解TensorFlow和PyTorch框架的設(shè)計(jì)思想和應(yīng)用場(chǎng)景，理解其他框架的特點(diǎn)和適用性，領(lǐng)會(huì)模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐的基本流程和要點(diǎn)。3.應(yīng)用：能夠熟練運(yùn)用TensorFlow和PyTorch框架進(jìn)行模型開發(fā)、搭建和訓(xùn)練，能夠應(yīng)用其他框架解決特定問(wèn)題，能夠進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目的模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐。4.分析：具備對(duì)不同框架的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性進(jìn)行分析，能夠分析模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐中的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，能夠分析實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例的數(shù)據(jù)和結(jié)果。5.綜合：能夠綜合應(yīng)用TensorFlow、PyTorch和其他框架解決復(fù)雜問(wèn)題，具備模型調(diào)優(yōu)和解決實(shí)際問(wèn)題的能力，能夠綜合考慮各種因素進(jìn)行模型選擇和方案設(shè)計(jì)。6.評(píng)價(jià)：能夠評(píng)價(jià)不同框架的性能和適用性，能夠評(píng)估模型搭建和訓(xùn)練實(shí)踐的結(jié)果和效果，能夠評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目和案例分析的解決方案的有效性和創(chuàng)新性。第四章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述，熟悉網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、前向傳播算法、反向傳播算法、優(yōu)化算法和正則化方法的基本原理和應(yīng)用。2.一般掌握：能夠獨(dú)立設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，理解前向傳播和反向傳播算法的計(jì)算過(guò)程，掌握常用的優(yōu)化算法和正則化方法的應(yīng)用。3.熟練掌握：能夠靈活設(shè)計(jì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，熟練運(yùn)用前向傳播和反向傳播算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，熟練應(yīng)用常用的優(yōu)化算法和正則化方法進(jìn)行模型優(yōu)化，能夠理解和應(yīng)用案例。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概述和原理，熟練掌握網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、前向傳播算法、反向傳播算法、常用的優(yōu)化算法和正則化方法的知識(shí)。能力考核：能夠熟練掌握網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，熟練應(yīng)用前向傳播算法和反向傳播算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，熟練運(yùn)用常用的優(yōu)化算法和正則化方法進(jìn)行模型優(yōu)化。素質(zhì)考核：具備對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合理解和應(yīng)用能力，具備獨(dú)立設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和選擇合適算法的能力，具備解決實(shí)際問(wèn)題的能力，具備分析模型性能和效果的能力，具備綜合評(píng)估和應(yīng)用案例的能力。（三）考核要求1.識(shí)記：記憶深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、前向傳播算法、反向傳播法、常用的優(yōu)化算法和正則化方法的知識(shí)點(diǎn)。2.領(lǐng)會(huì)：理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則和選擇方法，領(lǐng)會(huì)前向傳播算法和反向傳播算法的原理和應(yīng)用，領(lǐng)會(huì)常用的優(yōu)化算法和正則化方法的作用和選擇3.應(yīng)用：能夠熟練掌握網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠熟練運(yùn)用前向傳播算法和反向傳播算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，能夠熟練使用常用的優(yōu)化算法和正則化方法進(jìn)行模型優(yōu)化。4.分析：具備分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)模型性能的影響，能夠分析前向傳播和反向傳播算法的計(jì)算過(guò)程和參數(shù)更新規(guī)則，能夠分析優(yōu)化算法和正則化方法的效果和適用性。5.綜合：能夠綜合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、前向傳播算法、反向傳播算法、優(yōu)化算法和正則化方法解決復(fù)雜問(wèn)題，具備模型調(diào)優(yōu)和選擇合適方法的能力。6.評(píng)價(jià)：能夠評(píng)價(jià)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能和適用性，能夠評(píng)估前向傳播和反向傳播算法的計(jì)算效率和收斂速度，能夠評(píng)價(jià)優(yōu)化算法和正則化方法對(duì)模型性能的提升效果。第五章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，了解卷積層、池化層和全連接層的基本概念和作用，了解經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2.一般掌握：能夠熟練掌握卷積層的操作和卷積運(yùn)算的原理，能夠熟練掌握池化層的操作和特征降維的方法，能夠熟練掌握全連接層的操作和特征映射的過(guò)程。3.熟練掌握：能夠靈活運(yùn)用卷積層進(jìn)行圖像特征提取，能夠靈活運(yùn)用池化層進(jìn)行特征降維和不變性的處理，能夠靈活運(yùn)用全連接層進(jìn)行特征映射和分類，掌握經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并理解其原理。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程、熟練掌握卷積層、池化層和全連接層的原理和應(yīng)用、掌握經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、理解案例應(yīng)用。能力考核：能夠理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、運(yùn)用卷積層、池化層和全連接層進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搭建、掌握經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)方法、能夠應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問(wèn)題。素質(zhì)考核：對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有基本了解、具備分析和理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的能力、能夠創(chuàng)造性地應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問(wèn)題、具備團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力。（三）考核要求1.識(shí)記：了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程、卷積層、池化層、全連接層、經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和案例應(yīng)用。2.領(lǐng)會(huì)：熟練掌握卷積層、池化層和全連接層的原理和作用。3.應(yīng)用：能夠應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同層結(jié)構(gòu)進(jìn)行模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。4.分析：能夠分析不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在特定任務(wù)中的優(yōu)劣和適用性。5.綜合：能夠綜合使用各個(gè)層結(jié)構(gòu)構(gòu)建復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。6.評(píng)價(jià)：能夠評(píng)價(jià)不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決實(shí)際問(wèn)題中的效果和局限性。第六章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和基本原理。2.一般掌握：簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理，以及雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。3.熟練掌握：基于編碼-解碼的序列到序列模型和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的原理和實(shí)現(xiàn)方法，以及常用的訓(xùn)練方法和技巧。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、結(jié)構(gòu)、原理和各個(gè)組成部分的了解。能力考核：能夠熟練掌握和運(yùn)用簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于編碼-解碼的序列到序列模型、訓(xùn)練方法和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。素質(zhì)考核：理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域和案例，具備分析和評(píng)價(jià)不同循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用性的能力，以及綜合運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。（三）考核要求1.識(shí)記：了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述、簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于編碼-解碼的序列到序列模型、訓(xùn)練方法和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)。2.領(lǐng)會(huì)：熟練掌握簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于編碼-解碼的序列到序列模型和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。3.應(yīng)用：能夠應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列數(shù)據(jù)建模和處理任務(wù)。4.分析：能夠分析不同循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，以及它們?cè)谔幚聿煌愋托蛄袛?shù)據(jù)上的優(yōu)缺點(diǎn)。5.綜合：能夠綜合運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)模塊和訓(xùn)練方法構(gòu)建復(fù)雜的序列模型。6.評(píng)價(jià)：能夠評(píng)價(jià)不同循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)的性能和適用性，并理解其局限性。第七章自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（一）學(xué)習(xí)目標(biāo)1.一般了解：自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型、解釋性深度學(xué)習(xí)的概念和基本原理。2.一般掌握：自編碼器的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，理解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用，了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本算法和應(yīng)用場(chǎng)景。3.熟練掌握：自編碼器的使用和調(diào)優(yōu)，能夠?qū)崿F(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和生成樣本，熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法和訓(xùn)練過(guò)程，掌握遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用方法，以及解釋性深度學(xué)習(xí)的技術(shù)和解釋方法。（二）考核內(nèi)容知識(shí)考核：掌握自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型、解釋性深度學(xué)習(xí)的概念、原理和應(yīng)用。能力考核：能夠熟練運(yùn)用自編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)重建和特征提取，理解并能夠應(yīng)用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成新樣本，掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本算法和應(yīng)用，了解遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型在模型遷移和快速訓(xùn)練方面的作用，以及掌握解釋性深度學(xué)習(xí)的方法和技巧。素質(zhì)考核：具備分析和評(píng)價(jià)不同深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)劣和適用性的能力，能夠綜合運(yùn)用多種深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，并能解釋和傳達(dá)深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)果和解釋。（三）考核要求1.識(shí)記：掌握自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型、解釋性深度學(xué)習(xí)的概念、結(jié)構(gòu)和基本原理。2.領(lǐng)會(huì)：理解自編碼器的重建和特征提取原理，了解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成和判別過(guò)程，掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念和算法。3.應(yīng)用：能夠應(yīng)用自編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)重建和特征提取，實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和生成樣本，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題。4.分析：分析自編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的性能和優(yōu)缺點(diǎn)，分析強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的適用場(chǎng)景和算法選擇。5.綜合：綜合運(yùn)用多種深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決復(fù)雜問(wèn)題，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)模型遷移和快速訓(xùn)練，運(yùn)用解釋性深度學(xué)習(xí)解釋和評(píng)估模型。6.評(píng)價(jià)：評(píng)價(jià)不同技術(shù)的性能、穩(wěn)定性和可解釋性，評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果和可行性。三、實(shí)驗(yàn)、實(shí)習(xí)教學(xué)部分的考核要求《深度學(xué)習(xí)原理》課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)部分要求學(xué)生完成3個(gè)具體的編程實(shí)驗(yàn)任務(wù)，并編寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)報(bào)告應(yīng)包含實(shí)驗(yàn)題目、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)步驟、實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及相應(yīng)的圖表展示等。學(xué)生需要準(zhǔn)確記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，清晰描述實(shí)驗(yàn)步驟，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和結(jié)論提出。實(shí)驗(yàn)報(bào)告的質(zhì)量將作為實(shí)驗(yàn)考核的主要依據(jù)，評(píng)估學(xué)生的實(shí)驗(yàn)操作技能、數(shù)據(jù)分析能力和科學(xué)規(guī)范