深度学习导论（连德富, 王皓）
2022春 课程号：DS200101
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| 选课类别：计划内与自由选修 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：本科计划内课程 | 开课单位：人工智能与数据科学学院 |
| 课程层次：专业基础 | 学分：3.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
简介
最后更新：2025年1月17日 08:59
本课程是大数据学院本科生专业选修课程。主要目的是让学生掌握深度学习的基础知识、掌握应用深度学习解决实际应用问题的方法。
本课程主要讨论深度学习的算法及其在计算机视觉、自然语言处理、图分析挖掘、推荐系统中的应用。具体内容包括：深度前向网络、深度学习中的最优化技术、深度学习中的正则化技术、深度卷积网络、循环神经网络、注意力机制、图神经网络、生成网络、无监督学习等。该课程将理论和实践紧密结合，在夯实学生的理论分析能力同时，锻炼学生的动手实践能力。
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