课程中英文名称 神经网络与深度学习专题
Special Topic on Neural
Networks and Deep Learning
课程代码 18020108008
培养层次 大学本科
适用专业 语言学
课程属性 专业必修课
开设学期 6
学分数 2
（一）实验性质
神经网络与深度学习专题创新型实验。
（二）实验目的
实验目的是让学生在掌握神经网络与深度学习实验能力基础上，开展创新型的研究性实验。培养学生的研究分析实际问题的能力，加强前沿研究论文的代码实现能力，推动学生开展一些创新的研究工作。
（三）基本要求
实验课的要求是首先能够综述神经网络与深度学习前沿研究的重点，其次掌握各种深度网络研究的思路，能够分析研究论文中创新点提出，最后能复现研究论文中深度神经网络实现代码，根据实际研究进行改进，并撰写研究论文。
序号 | 实验项目 | 关键步骤 | 内容提要 | 学时 | 实验 类型 |
1 | 前沿研究综述 | 分工查阅相关会议和期刊论文资料 | 1、学生选择具体神经网络的研究方向，并根据方向相近原则分组； 2、各组制定研究计划，并分工查阅相关会议和期刊论文资料； 3、各组根据论文综述凝练研究具体方向。 | 2 | 综合型 |
2 | 算法创新介绍 | 总结所研究神经网络的发展情况，并对最新的研究算法进行介绍 | 1、各组总结所研究神经网络的发展情况，并对最新的研究算法进行介绍； 2、分别从理论和实验上分析新算法的优缺点，并对以后工作进行展望。 | 2 | 综合型 |
3 | 论文算法复现和 改进 | 替换不同数据，进一步验证研究算法的有效性 | 1、复现相关论文中神经网络系统代码； 2、替换不同数据，进一步验证研究算法的有效性； 3、改进算法，进一步提高神经网络的性能，推广应用范围。 | 2 | 创新型 |
4 | 研究论文撰写和 汇报 | 撰写研究论文 | 1、各小组撰写研究论文； 2、修改研究论文； 3、制作PPT，并汇报研究结果。 | 2 | 创新型 |
实验成绩满分为100分，包括实验考勤成绩10%、实验预习20%、实验操作40%和实验报告30%。
邱锡鹏 神经网络与深度学习，机械工业出版社，2020年第一版
阿斯顿张，李沐等 动手学深度学习 人民邮电出版社 2019年第一版
神经网络与深度学习相关的重要国际会议和期刊
撰写人：马勇 审核人：