课程名称：深度学习 - 深度神经网络

课程大纲（16周）

第1周：课程介绍与预备知识

  • 主题：深度学习概述 & 人工智能历史
  • 学习目标：
    • 理解深度学习的基本概念
    • 了解人工智能的发展历程
  • 阅读/资源：
  • 活动：行业趋势讨论

第2-3周：神经网络基础

  • 主题：感知器、前馈神经网络
  • 学习目标：
    • 掌握神经元模型
    • 实现简单的前馈网络
  • 阅读/资源：
    • "Neural Networks and Deep Learning" by Michael Nielsen
    • TensorFlow官方教程
  • 活动：神经网络编程实践

第4-5周：梯度下降与反向传播

  • 主题：优化算法（SGD, Momentum, Adam）
  • 学习目标：
    • 理解梯度下降原理
    • 学习反向传播算法
  • 阅读/资源：
    • "Deep Learning with Python" by François Chollet
    • PyTorch官方文档
  • 活动：实现自定义优化器

第6周：激活函数与损失函数

  • 主题：ReLU, sigmoid, softmax & 损失函数
  • 学习目标：
    • 选择合适的激活函数
    • 了解常见损失函数
  • 阅读/资源：
    • "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron
  • 活动：设计并训练简单的分类模型

第7-9周：卷积神经网络（CNN）

  • 主题：图像识别与卷积层
  • 学习目标：
    • 理解卷积操作
    • 应用CNN于图像处理
  • 阅读/资源：
    • "CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition"
    • Keras官方教程
  • 活动：图像分类项目

第10-12周：循环神经网络（RNN）与LSTM

  • 主题：序列数据处理 & 长短期记忆网络
  • 学习目标：
    • 理解RNN结构
    • 实现LSTM在文本生成和序列预测中的应用
  • 阅读/资源：
    • "Understanding LSTM Networks" by Colah
    • TensorFlow RNN教程
  • 活动：情感分析项目

第13周：深度学习实践与工具

  • 主题：TensorFlow & PyTorch简介
  • 学习目标：
    • 上手深度学习框架
    • 学习模型调试与可视化
  • 阅读/资源：
    • TensorFlow官方文档
    • PyTorch官方文档
  • 活动：框架实战练习

第14-15周：深度强化学习与迁移学习

  • 主题：Q-learning & 迁移学习
  • 学习目标：
    • 理解强化学习基本概念
    • 应用迁移学习提升模型性能
  • 阅读/资源：
    • "Reinforcement Learning: An Introduction" by Sutton & Barto
    • Transfer Learning papers
  • 活动：强化学习游戏项目

第16周：课程总结与未来展望

  • 主题：深度学习的挑战与前沿研究
  • 学习目标：
    • 总结本课程内容
    • 探索深度学习的未来发展
  • 活动：小组讨论与个人项目分享

评估方法：

  • 作业：每周编程作业，检验理论理解和实践能力
  • 小测验：每两周进行一次，检查关键知识点掌握
  • 项目：贯穿课程的大规模项目，展示深度神经网络的应用
  • 期末报告：总结整个课程的学习成果与思考

此大纲旨在提供一个逻辑连贯且实践导向的学习路径，帮助学生逐步深入理解深度学习的各个方面。