深度学习（王超, 康奇宇）
2025秋 课程号：DSCI6002P01
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| 选课类别：基础 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：人工智能与数据科学学院 |
| 课程层次：硕士 | 学分：4.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
简介
最后更新：
深度学习是机器学习的一个重要分支，是研究如何从已观测到的数据中学习到有用的知识和信息，从而对未来进行精确预测的一门学科。深度学习是一门数据科学，有机地融合了概率论、统计学、信息论、最优化理论等多个学科，是一门理论性和实用性都很强的课程。
本课程以主流深度学习框架为重点，在注重基础理论和基本方法的同时，强调应用中的问题和实际解决方案，并介绍相关研究的最新进展。课程内容主要包括以下三个部分：
- 数学基础回顾。主要介绍和回顾概率论、线性代数和大规模优化算法的相关知识。
- 深度学习。主要介绍卷积神经网络，循环神经网络，生成对抗网络，图神经网络，一些特殊的网络结构，神经网络的常用训练方法，深度学习常用的软硬件平台及其主要应用场景等。
- 深度学习应用。主要介绍深度学习在自然语言处理、计算机视觉、网络嵌入、推荐系统等领域的应用和研究进展
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