人工智能之深度学习
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课程详情
课程评价
spContent=人工智能之深度学习课程，适用于软件工程专业，是一个包含深度学习相关理论与对应实践内容的课程。本课程主要内容包括：人工智能和机器学习相关的基础知识，深度学习主要框架，深度学习常用神经网络以及应用案例。
—— 课程团队
课程概述

      学生通过学习本课程理论知识，并完成对应的实验内容，可以将人工智能深度学习各知识点融会贯通，强化所学知识的综合应用能力。本课程将为学生学习人工智能之深度学习--理论、模型和实践提供参考。

人工智能之深度学习课程包含了理论和实验。具体设计内容包括：

1) 人工智能基础。主要介绍其发展历程、数学基础和编程语言基础等。

2) 机器学习。主要介绍机器学习分类、函数、超参数、验证等。

3) 主要框架。主要介绍TensorFlow框架。

4) 前馈神经网络以及案例应用。

6) 卷积神经网络以及案例应用。

在全新的MOOC课程模式下，学生在课堂学习之余，可以充分利用网络资源，观看视频讲解、演示以及关键知识点和关键环节介绍，配合在线解答、线下课堂讲解和实验室指导，突破时间和空间约束，使得学生可以充分利用自主时间，完成理论学习和课程设计内容。


授课目标

了解人工智能的发展历程，掌握相关的数学、编程知识。

课程大纲
预备知识

已完成微积分、概率论、线性代数等基础数学课程的学习，并掌握了Python编程语言。

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

《机器学习》，周志华，清华大学出版社