课程名称：深度学习 - 卷积神经网络 (CNN) 教程

课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：深度学习简介及CNN基础
• 学习目标：
  • 了解深度学习的基本概念
  • 熟悉卷积神经网络的历史和发展
• 阅读/资源：
  • 《深度学习》(Goodfellow等著)
  • Andrew Ng的Coursera课程
• 教学方法：讲座、讨论
• 评估：预习作业

第2周：卷积层与滤波器

• 主题：卷积操作与图像处理
• 学习目标：
  • 掌握卷积层的工作原理
  • 实践设计简单的卷积层
• 阅读/资源：
  • CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
• 教学方法：讲座、代码实践
• 评估：编程作业

第3周：池化层与下采样

• 主题：池化操作与特征提取
• 学习目标：
  • 理解池化层的作用
  • 应用池化操作到CNN
• 阅读/资源：
  • Deep Learning with Python
• 教学方法：讲座、小组讨论
• 评估：小组项目报告

第4周：全连接层与softmax

• 主题：分类与预测
• 学习目标：
  • 了解全连接层和softmax在分类任务中的应用
• 阅读/资源：
  • Deep Learning
• 教学方法：讲座、案例分析
• 评估：个人项目

第5周：反向传播与优化

• 主题：梯度下降与优化算法
• 学习目标：
  • 理解反向传播的计算过程
  • 学习常用的优化算法（如SGD, Adam）
• 阅读/资源：
  • Neural Networks and Deep Learning
• 教学方法：讲座、实验演示
• 评估：小型项目+代码测试

第6周：实战项目与总结

• 主题：应用CNN解决实际问题
• 学习目标：
  • 实战应用所学知识解决一个图像识别任务
• 阅读/资源：
  • Kaggle竞赛上的CNN项目
• 教学方法：项目指导、小组讨论
• 评估：项目报告和最终测试

课程结束：复习与反馈

• 主题：课程回顾与未来展望
• 学习目标：
  • 总结关键概念
  • 提升自我学习能力
• 教学方法：回顾讲座、开放式问答
• 评估：在线问卷调查

整个课程将结合理论讲解、实例分析和实践操作，以确保学生能够深入理解和掌握CNN的核心原理。