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引入深度學習的人工智能類課程；摘要：深度學習是人工智能領域最近的驚人進展，從模；關鍵詞：人工智能；深度學習；教學建議；0引言；傳統的人工智能課程主要包括人工智能導論、模式分析；北京郵電大學計算機學院開設人工智能科學與技術的本；1深度學習背景；2006年，加拿大多倫多大學的GeoffreyH；深度學習在語音識別與生成、計算機視覺等應用領域取；聲學語音與信號處理

引入深度學習的人工智能類課程

摘要：深度學習是人工智能領域最近的驚人進展，從模型、算法，到大規(guī)模的應用都取得了令人矚目的成果。文章提出在人工智能類課程中引入深度學習的初步內容和實施建議，同時分析其必要性和可行性。

關鍵詞：人工智能；深度學習；教學建議

0 引言

傳統的人工智能課程主要包括人工智能導論、模式分析、機器學習、數據挖掘等。這些課程由各個院校根據專業(yè)情況不同而選擇，課程的內容也有較大差別，但是，基本上都涉及人工神經網絡的內容。然而在人工神經網絡的教學內容上，一般只講解經典的多層感知器和反向傳播算法，或再加入一些反饋網絡的內容，這種教學內容設計的一個不足是忽視了人工智能領域的最新發(fā)展——深度學習，它是近幾年人工智能領域最具影響力的研究主題，并在大規(guī)模語音識別、大規(guī)模圖像檢索等領域取得突破。

北京郵電大學計算機學院開設人工智能科學與技術的本科專業(yè)，筆者從事深度學習的研究工作，同時承擔了本科生和研究生人工智能類課程的教學工作，因此產生了將深度學習內容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學習的背景，說明深度學習在人工智能發(fā)展中的地位，之后分析了將深度學習基本內容引入人工智能類課程的必要性和可行性，最后給出了一些實施建議供探討。

1 深度學習背景

2006年，加拿大多倫多大學的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國《科學》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文，該文提出一種學習多層神經網絡的方法，并將這種具有多層結構的學習方法命名為深度學習（Deep Learning），而這成為深度學習研究的一個導火索，從此深度學習的研究與應用蓬勃發(fā)展起來。

深度學習在語音識別與生成、計算機視覺等應用領域取得了突出進展。近幾年的國際機器學習大會（International Conference on MachineLearning，ICML）、神經信息處理大會（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，，NIPS）、計算機視覺大會（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、

聲學語音與信號處理大會（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、計算語言學大會（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、計算機視覺與模式識別（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相關的研究論文、會議教程和小組研討會（Workshop）。美國國防高級研究計劃（DARPA）也提出了關于深層學習的研究項目。此外，2013年6月《程

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