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- 课程导学
- 破冰活动
破冰活动
- 第一章 深度学习概述
- 第二章 生物神经网络与认知基础
- 第三章 传统人工神经网络
第三章 传统人工神经网络
第3章 导学
3.1 生物神经网络 & 3.2 传统人工神经网络的基本结构
3.3 传统神经网络的训练算法
3.4 传统神经网络的局限性 & 3.5 本章小结
第3章 实验
- 第四章 典型深度学习网络和架构
第四章 典型深度学习网络和架构
第4章 导学
4.1 什么是深度学习
4.2.1 典型深度神经网络
4.2.2 深度神经网络的训练策略
4.2.3 循环神经网络
4.2.4 Transformer网络 & 4.3 深度神经网络的学习工具
4.4 本章小结
第4章 实验
- 第五章 机器智能感知
- 第六章 深度学习在智能认知领域的应用
第六章 深度学习在智能认知领域的应用
第6章 导学
6.1 大语言模型（6.1.1 语言模型（语言建模））
6.1 大语言模型（6.1.1 语言模型（机器中的语言表示））
6.1 大语言模型（6.1.1语言模型（语言模型学习））
6.1.2 大语言模型之路
6.1.3 提示工程
6.2 多模态对齐
6.3 多模态理解大模型
6.4 视觉生成模型
6.5 本章小结
- 第七章 基于深度学习的智能决策
- 第八章 深度学习安全与伦理
- 形考任务
形考任务
形考一（实验1、2，二选一，权重50%，需辅导教师评阅）
形考二（实验3、4、5，二选一，权重50%，需辅导教师评阅）
- 扩展资源
- 课程论坛
课程论坛
- 教学评价
教学评价
深度学习基础
- 课程导学
- 破冰活动
破冰活动
- 第一章 深度学习概述
- 第二章 生物神经网络与认知基础
- 第三章 传统人工神经网络
第三章 传统人工神经网络
第3章 导学
3.1 生物神经网络 & 3.2 传统人工神经网络的基本结构
3.3 传统神经网络的训练算法
3.4 传统神经网络的局限性 & 3.5 本章小结
第3章 实验
- 第四章 典型深度学习网络和架构
第四章 典型深度学习网络和架构
第4章 导学
4.1 什么是深度学习
4.2.1 典型深度神经网络
4.2.2 深度神经网络的训练策略
4.2.3 循环神经网络
4.2.4 Transformer网络 & 4.3 深度神经网络的学习工具
4.4 本章小结
第4章 实验
- 第五章 机器智能感知
- 第六章 深度学习在智能认知领域的应用
第六章 深度学习在智能认知领域的应用
第6章 导学
6.1 大语言模型（6.1.1 语言模型（语言建模））
6.1 大语言模型（6.1.1 语言模型（机器中的语言表示））
6.1 大语言模型（6.1.1语言模型（语言模型学习））
6.1.2 大语言模型之路
6.1.3 提示工程
6.2 多模态对齐
6.3 多模态理解大模型
6.4 视觉生成模型
6.5 本章小结
- 第七章 基于深度学习的智能决策
- 第八章 深度学习安全与伦理
- 形考任务
形考任务
形考一（实验1、2，二选一，权重50%，需辅导教师评阅）
形考二（实验3、4、5，二选一，权重50%，需辅导教师评阅）
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