课程介绍

内容：
《深度学习与实战》主要介绍近年迅速发展起来的深度学习技术的基本概念、基本结构、核心方法和MATLAB编程实战。主要内容包括：机器学习和神经网络的基本概念和算法，深度学习的主流网络结构和算法细节，以及深度学习的编程实例。

通过这门课程的学习使学生掌握深度学习的基本概念、基本结构、主要算法和应用背景，掌握基于MATLAB的深度学习编程技术。

预备知识：

• MATLAB

  本课程采用MATLAB进行教学，因此需要一定的MATLAB基础知识

• 高等数学、线性代数

  本课程涉及到自变量为矩阵的复合函数求极值的问题，需要你对矩阵、复合函数求导、极值条件等概念有所了解

• 英语

  深度学习正处于快速发展阶段，因此需要一定的外语水平来跟上最新的研究成果；当前的深度学习变化太快，没时间等中文资料

指定教材：

• Kim, P. (2017). MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence. Apress.，配套代码

参考书目：

• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). Deep learning (Vol. 1). Cambridge: MIT press. （有中文版）
• 李航. (2012). 统计学习方法. 清华大学出版社.
• 周志华. (2016). 机器学习 : = Machine learning. 清华大学出版社.