本文關(guān)鍵詞：引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第19期 計(jì)算機(jī)教育 58 2013年10月10日 Education Computer 文章編號(hào)：1672―5913 2013 19―0058―04 中圖分類號(hào)：G642 引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程 李睿凡1,2王小捷L2，鐘義信1 1．北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京100876；2．北京郵電大學(xué)教育部信息網(wǎng)絡(luò)工程研究中心，北京100876 摘要：深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域最近的驚人進(jìn)展，從模型、算法，到大規(guī)模的應(yīng)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(xué)習(xí)的初步內(nèi)容和實(shí)施建議，同時(shí)分析其必要性和可 行性。 關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；教學(xué)建議 0 引言 1 深度學(xué)習(xí)背景 傳統(tǒng)的人工智能課程主要包括人工智能導(dǎo) 論、模式分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。這些 課程由各個(gè)院校根據(jù)專業(yè)情況不同而選擇，課 the ofData 志發(fā)表了題為“ReducingDimensionality 程的內(nèi)容也有較大差別，但是，基本上都涉及 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。然而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并將這種具有多層結(jié) 教學(xué)內(nèi)容上，一般只講解經(jīng)典的多層感知器和 構(gòu)的學(xué)習(xí)方法命名為深度學(xué)習(xí) DeepLearning ， 反向傳播算法，或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容， 而這成為深度學(xué)習(xí)研究的一個(gè)導(dǎo)火索，，從此深度 這種教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的一個(gè)不足是忽視了人工智 學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。 能領(lǐng)域的最新發(fā)展――深度學(xué)習(xí)[1】，它是近幾 深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別與生成、計(jì)算機(jī)視覺 年

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