深度学习与应用
课程编码：18087B125100M3046Z
英文名称：Deep Learning and Application
课时：32
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：齐志泉
教学目的要求
本课程是MBA人工智能班的选修课，课程为32学时，2学分。让学生对深度学习概念有初步认识和了解，并能对现实遇到的问题进行归类，进而判断是否能通过深度学习算法来解决。在提升学生业务能力的同时，培育并践行社会主义核心价值观，培养实事求是的工作态度和严谨求真的科学精神，使学生具备良好的职业道德。
预修课程
机器学习
大纲内容
第一章 人工智能基本算法简介 2.0学时 齐志泉
第1节 人工智能在不同领域已有的研究成果
第二章 深度学习方法及常用技巧 10.0学时 齐志泉
第1节 简要回顾机器学习基础知识
第2节 深度神经网络的原理
第3节 前馈网络和反向传播算法
第三章 深度学习常用的模型 10.0学时 齐志泉
第1节 LeNet,AlexNet
第2节 VGG
第3节 GoogLeNet
第4节 ResNet
第5节 EfficientNet
第四章 深度学习应用（一） 5.0学时 齐志泉
第1节 深度学习在图像识别中的应用
第2节 深度学习在目标检测中的应用
第3节 深度学习在图像分割中的应用
第五章 深度学习应用（二） 5.0学时 齐志泉
第1节 深度学习在图像去噪中的应用
第2节 深度学习在图像超分辨率中的应用
第3节 深度学习在其它生成任务中的应用
参考书
课程教师信息
齐志泉，中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心副研究员。