《智能运维与健康管理》课程大纲
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智能设备运行与维护主要课程1. 引言在这个科技飞速发展的时代,智能设备已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
想想看,早上醒来,闹钟响了,随手拿起手机,查看天气,调调家里的智能音响,听听新闻——这些日常小事,真是离不开这些“聪明”的小家伙们。
然而,要让这些设备高效地运行,我们得掌握一些基础的运行与维护知识。
今天,就跟大家聊聊这些课程,轻松一点,幽默一点,让咱们都能成为智能设备的小专家。
2. 运行智能设备的重要性2.1 为啥要运行得当?首先,咱们得知道,智能设备就像人一样,得“吃好喝好”,才能更好地工作。
设备运行得当,能延长它们的使用寿命,避免频繁出现的小故障,让生活更加顺畅。
试想一下,如果你的智能家居系统时不时“掉链子”,那可就麻烦了,像是家里的灯光忽明忽暗,简直是“阴晴不定”的天气,谁能受得了呢?2.2 设备运行的基本知识接下来,聊聊设备的基本运行知识。
最简单的就是要定期更新软件,想想,咱们的手机总是要更新APP,设备也是一样。
更新不仅能修复漏洞,还能增强功能,让你的设备“跟上潮流”。
还有就是,注意设备的温度,过热可不是闹着玩的,像夏天的大太阳,设备可受不了。
3. 维护智能设备的技巧3.1 清洁与保养说到维护,清洁是重中之重。
可别小看了这一步,很多人认为设备就是放那不管,结果灰尘一层层上去,设备的性能自然下降。
就像人要保持卫生,设备也需要定期清理。
拿湿布轻轻擦擦,确保通风口畅通无阻,设备才不会像个“闷罐子”,工作起来更加顺畅。
3.2 备份与数据安全再者,备份是个好习惯。
就像咱们出门前总要带把伞,以备不时之需。
智能设备里存着许多重要的数据,如果不小心丢了,那可是让人心疼得不行。
定期备份,不管是云端还是外部硬盘,保证数据安全,才是聪明人的做法。
4. 常见问题与解决方案4.1 故障排除当然,任何设备都难免会有小故障。
这时候,咱们需要冷静,不要像热锅上的蚂蚁。
先看看常见问题,比如设备卡顿、无法连接网络等等。
【中等专业智慧康养课程教学大纲内容】随着社会经济的快速发展和人们对健康的重视,智慧康养课程正逐渐成为中等专业教育的热门内容。
智慧康养课程旨在通过知识和技能的传授,帮助学生提高健康意识,掌握自我管理和康复技能,以及培养对老年人、患病者和残障者的关爱和服务能力。
在这篇文章中,我们将深入探讨中等专业智慧康养课程教学大纲内容,并就此展开讨论。
一、健康意识教育1)健康知识的传授在智慧康养课程中,健康知识是学生的基础。
老年人、患病者和残障者的生活方式和健康需求都有其独特之处,学生需要了解并学会应对不同情况下的健康问题。
2)健康管理技能的培养学生需要学习基本的健康管理技能,包括饮食营养、日常作息、心理健康等方面的知识和技能,以便能够自我管理并辅助他人管理健康。
二、康复与护理技能1)康复知识与技能针对患病者和残障者,学生需要学习相应的康复知识和技能,包括康复训练、辅助工具的使用、康复护理等。
2)护理技能培养对于老年人、患病者和残障者的护理技能也是课程的重要内容,学生需要学习基本的护理技能,如测量体温、测血压、打针等。
三、关爱与服务实践1)关爱态度的培养培养学生对于老年人、患病者和残障者的关爱态度,使其具备温暖、亲和、细心的服务心态。
2)服务实践的引导通过实习、志愿服务等形式,引导学生参与到老年人、患病者和残障者的服务实践中,让他们亲身感受并提升服务能力。
总结回顾通过深入理解和掌握中等专业智慧康养课程教学大纲内容,学生不仅能够掌握相关知识和技能,更能培养出关爱和服务他人的细心态度。
这对于中等专业学生的全面发展和将来的就业竞争都具有重要意义。
个人观点和理解中等专业智慧康养课程教学大纲内容的设计应当兼顾知识传授、技能培养和实践引导,注重培养学生的责任心和综合素质。
在未来的社会中,充分重视康养教育,将为社会奉献更多爱心的护理人才,为社会持续发展贡献更多力量。
在中等专业智慧康养课程教学大纲内容的设计中,从简到繁、由浅入深的方式来探讨主题,也能更好地帮助学生深入理解,掌握核心知识和技能,提升对老年人、患病者和残障者的关爱和服务能力。
《智能运维与健康监督》课程大纲一. 课程简介本课程旨在介绍智能运维和健康监督的基本概念、原理和应用。
通过深入研究相关理论和技术,学生将能够理解智能运维和健康监督在工业领域的重要性和作用,并掌握实际应用的方法和技巧。
二. 主要内容1. 智能运维概述- 智能运维的定义和背景- 智能运维的关键技术和方法- 智能运维在工业生产中的应用案例2. 健康监督基础- 健康监督的概念和原理- 健康监督的重要性和价值- 健康监督的关键指标和评估方法3. 智能运维技术- 传感器技术和设备监测- 数据分析和预测模型- 故障诊断和维修决策支持4. 健康监督方法- 监测与评估方法- 健康评估和风险分析- 健康监督系统设计与建设三. 教学方法1. 理论讲解:通过课堂讲授,向学生介绍智能运维和健康监督的基本概念、原理和应用实例,并深入讨论相关理论和技术。
2. 实践操作:通过实际案例和实验,让学生亲自操作智能运维和健康监督的相关设备和软件,培养实际应用能力。
3. 学术研讨:组织学术研讨会,让学生与专业人士进行交流和讨论,提高学术研究能力和团队合作能力。
四. 考核方式1. 课堂参与度:学生参与课堂讨论和活动的积极程度。
2. 实践报告:学生根据实践操作完成实验报告,包括实验过程、结果分析和问题解决方案等。
3. 课程论文:学生根据课程内容撰写相关论文,展示对智能运维和健康监督领域的理解和探索。
五. 参考文献1. Smith, J. (2017). Introduction to Intelligent Maintenance and Health Monitoring. New York: Springer.2. Li, X., & Zhang, L. (2019). Intelligent Maintenance and Health Monitoring in Industrial Systems. Beijing: Science Press.以上为《智能运维与健康监督》课程大纲的基本内容概述,具体的教学安排和细则将在开课时由授课教师提供给学生。
健康管理课程教学大纲第一部分大纲说明一、课程性质健康管理课程是开放教育药学专科课程的选修课,2 学分,共36 课时。
健康管理课程主要介绍日常生活中饮食与健康的关系、健康的运动生活方式、烟酒不良行为和良好行为与健康的关系、心理健康与不良情绪对疾病的影响。
阐述人体各系统常见生活方式疾病的预防,简单介绍疾病概念、危害、发病原因、临床表现,然后较详细地从衣食住行的角度介绍常见生活方式病健康的预防措施。
二、本课程的教学基本要求通过本课程的学习,使学员在了解生活方式与健康关系的基础上,加强对人体各系统常见生活方式病的健康预防措施的理解和把握。
三、教学方法及教学形式建议根据本课程的特点对教学方法和形式提出如下建议:1.本课程是一门通识课,是介绍人体各系统常见生活方式病预防的应用学科,涉及到生活方式的吃、穿、住、行、娱的方方面面,包涵的内容比较广泛。
根据成人、在职、业余学习的特点,合理控制教学内容总量,以必需、够用为度,贯彻“少而精”的原则,强调实用性。
2.本课程通过具体的临床案例,讲解人体各系统常见的由于生活方式导致疾病的重要性、生活方式预防措施,典型临床案例的选择应是非常常见的病案。
3.本课程实践性较强,理论要紧密结合实际临床案例。
四、课程教学要求的层次教学要求分为三个层次:掌握、理解、了解。
其中掌握和理解的内容是考核的重点,约占90%。
五、课程教材本课程教材选用《生活方式与常见病预防》,郑州大学出版社,杨爱华、龚小红主编第二部分媒体使用和教学过程一、学时分配本课程课内学时36,共2 学分,一学期开设。
各章学时分配表二、媒体的选择1.文字教材文字教材按照本教学大纲的要求编写,文字教材是教与学的主要依据,也是编制录像教材的基础。
2.录像教材录像教材是文字教材的补充,以专题讲座的形式呈现。
主要讲授常见生活方式病与生活方式的关系,以及生活方式病的预防措施。
三、教学环节本课程主要教学环节包括自学、看录像、参加网上和教学点辅导、小组学习等。
智能设备运行与维护主要课程随着科技的不断发展,智能设备已经深入到我们生活的方方面面。
从智能手机、智能家居到智能交通系统,这些设备为我们的生活带来了极大的便利。
随着智能设备的普及,如何正确地使用和维护这些设备成为了一个亟待解决的问题。
本文将从理论和实践两个方面,详细介绍智能设备运行与维护的主要课程。
一、理论知识1.1 智能设备的基本原理智能设备的核心是其内部的处理器和传感器。
这些设备通过收集和处理来自外部环境的数据,实现对环境的感知和对用户的指令作出响应。
例如,智能手机通过内置的摄像头、麦克风等传感器收集用户的行为信息,然后根据预设的规则做出相应的操作。
而智能家居则通过连接互联网,实现对家庭内部各种设备的远程控制。
1.2 智能设备的操作系统智能设备的操作系统是其运行的基础。
目前市场上常见的智能设备操作系统有Android、iOS、Linux等。
这些操作系统各有优缺点,但都为智能设备的开发者提供了丰富的API和工具,使得开发者能够轻松地为设备开发出各种功能。
1.3 智能设备的通信协议智能设备之间的通信是实现互联互通的关键。
目前市场上常见的通信协议有Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。
这些协议各自具有不同的特点,如传输距离、传输速率等。
了解这些通信协议对于我们选择合适的智能设备和设置无线网络至关重要。
二、实践技能2.1 设备的安装与配置正确安装和配置智能设备是保证其正常运行的基础。
这包括了电源的接线、网络的接入、系统的设置等。
在安装过程中,我们需要注意设备的兼容性问题,避免因为硬件或软件的不匹配导致设备无法正常工作。
2.2 设备的使用与维护设备的日常使用和维护是确保其长久运行的关键。
这包括了软件的更新、数据的备份、故障的排查等。
在使用过程中,我们要养成良好的习惯,定期清理设备中的垃圾文件,避免因为存储空间不足导致设备运行缓慢或崩溃。
我们还要学会使用各种工具进行故障排查,以便在设备出现问题时能够及时解决。
一、课程简介教材及主要参考书教材:[1] 陈雪峰,訾艳阳. 智能运维与健康管理,机械工程出版社,2018参考书:加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京:机械工业出版社,2012.[7] 李斌,李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论(2学时)(讲授,对应课程目标1)1.1引言:介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义;(1.1与1.2 共0.5学时)1.2机械状态监测与故障诊断:当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题;(1.1与1.2 共0.5学时)1.3智能运维与健康管理:PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法;(1学时)1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
《健康管理》课程教学大纲(正式稿)《健康管理》教学大纲供预防医学专业用一、课程基本信息课程名称:健康管理(Health Management)课程号(代码):504062010课程属性:选修先修课程:流行病学、健康教育学、卫生统计学学分:1总学时:16 理论学时:10 实验(实践)学时:6二、教学目的及要求健康管理是一门新兴学科。
随着疾病谱的转变、人口老龄化的加速以及医疗费用的过快增长,医学服务模式也在发生转变,对患病人群和健康人群服务的健康服务模式成为当前关注的重点。
健康管理的核心即是通过控制个体或群体的健康危险因素,降低患病风险或减轻患病的严重性。
健康管理强调以预防为主从而达到促进和维护健康的目的。
本课程是面向预防医学专业学生的一门选修课程,其教学目的是使学生掌握健康管理的基本知识和技能,了解健康管理在中国的需求以及应用前景。
通过课程学习使学生拓展知识,培养学生的自学、知识的分析、应用和创新能力,同时也为未来的公共卫生技术人员和卫生管理人员树立预防为主的观念和以健康服务模式为指导的思想,从而更好的开展医疗卫生服务。
三、教学内容(下划双线示掌握内容,下划单线示熟悉内容;句尾的“*”示教学难点):第一章健康管理概论健康管理的定义、性质、内容和特点;健康管理的起源、发展和现状。
健康管理在国外的应用,健康管理在中国的需求、发展、现状和应用前景。
政府在我国健康管理发展中的作用。
健康管理的基本步骤和服务流程。
健康管理的基本策略。
健康管理师简介。
健康管理师职业的发展前景和面临的主要挑战。
第二章健康信息收集分析管理与利用信息的基本概念。
收集健康信息的途径。
健康档案的概念、内容和管理。
健康危险因素的概念、特点和分类。
健康信息调查表的制定和应用。
第三章健康风险评估和风险管理风险的概念和分类。
风险管理的基本步骤。
健康风险评估的定义和产生背景;健康风险评估的基本原理。
健康风险评估方法的计算步骤和应用。
第四章健康管理干预计划的制定及实施健康干预策略与原则。
体育行业智能运动与健康管理方案第1章概述 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章智能运动与健康管理技术发展现状 (4)2.1 国内外发展概况 (4)2.2 主要技术及其应用 (4)2.3 存在的问题与挑战 (5)第3章智能运动装备与设备 (5)3.1 智能运动装备概述 (5)3.1.1 智能运动装备的概念 (6)3.1.2 智能运动装备的发展历程 (6)3.1.3 智能运动装备的分类 (6)3.1.4 智能运动装备的发展趋势 (6)3.2 智能运动监测设备 (6)3.2.1 智能运动监测设备的功能 (6)3.2.2 智能运动监测设备的关键技术 (7)3.2.3 智能运动监测设备的市场应用 (7)3.3 智能运动辅助设备 (7)3.3.1 智能运动辅助设备的分类 (7)3.3.2 智能运动辅助设备的功能 (8)3.3.3 智能运动辅助设备的市场应用 (8)第4章运动数据分析与处理 (8)4.1 数据采集与预处理 (8)4.1.1 数据来源 (8)4.1.2 数据采集方法 (9)4.1.3 数据预处理 (9)4.2 运动数据特征提取 (9)4.2.1 时间域特征提取 (9)4.2.2 空间域特征提取 (9)4.2.3 频域特征提取 (9)4.3 数据分析方法及其应用 (9)4.3.1 描述性统计分析 (9)4.3.2 相关性分析 (9)4.3.3 机器学习与数据挖掘 (10)4.3.4 深度学习 (10)第5章运动生理与心理监测 (10)5.1 运动生理监测技术 (10)5.1.1 心率监测技术 (10)5.1.2 血氧饱和度监测技术 (10)5.1.3 生理参数综合监测技术 (10)5.2 运动心理监测方法 (10)5.2.2 表情识别技术 (10)5.2.3 脑电波监测技术 (11)5.3 监测结果分析与评估 (11)5.3.1 生理参数分析 (11)5.3.2 心理状态评估 (11)5.3.3 综合评估与运动指导 (11)5.3.4 监测数据管理与应用 (11)第6章智能运动指导与训练 (11)6.1 运动处方制定 (11)6.2 智能运动指导系统 (11)6.3 运动训练效果评估 (12)第7章健康风险评估与干预 (12)7.1 健康风险因素识别 (12)7.1.1 个体基本信息:包括年龄、性别、身高、体重、BMI等; (12)7.1.2 生活方式:包括吸烟、饮酒、饮食、作息等; (12)7.1.3 生理指标:包括心率、血压、血糖、血脂等; (12)7.1.4 运动习惯:包括运动频率、运动强度、运动方式、运动损伤史等; (12)7.1.5 心理因素:包括焦虑、抑郁、压力等; (12)7.1.6 疾病史:包括心血管疾病、糖尿病、呼吸系统疾病等。
一、课程简介
教材及主要参考书
教材:
[1] 陈雪峰,訾艳阳. 智能运维与健康管理,机械工程出版社,2018
参考书:加英文图书
[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.
[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.
[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出
版社, 2010.
[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012
[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京:机械工业出版社,2012.
[7] 李斌,李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.
[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实
施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.
[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley
& Sons, Ltd, 2009.
[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.
Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.
[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: The
Sparse Way[M]: Academic Press, 2008.
[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:
MIT press, 2016.
[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to
Fault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.
二、课程内容及学时分配
绪论(2学时)(讲授,对应课程目标1)
1.1引言:介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义;(1.1与1.2 共0.5学时)
1.2机械状态监测与故障诊断:当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题;(1.1与1.2 共0.5学时)
1.3智能运维与健康管理:PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法;(1学时)
1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
(0.5学时)
要求:
1)了解本课程研究的背景、对象、意义与内容。
2)了解机械状态监测与故障诊断技术的发展现状与存在问题。
3)了解智能运维与健康管理技术的体系结构与实现流程。
重点:智能运维与健康管理技术的体系结构与实现流程。
课外学习(4学时)(课外,对应课程目标2)
1)了解重大装备健康管理技术的最新发展动态。
2)重点了解一项健康管理系统并开展深入调研。
要求:学生通过资料查找了解最新重大装备健康管理系统动态及发展趋势。
第2章典型故障机理分析方法(4学时)(对应课程目标1、2)
2.1重大装备典型故障:重大装备故障类型与产生原因简介;(2.1与2.2共2学时)
2.2故障机理分析的动力学基础;(2.1与2.2共2学时)
2.3典型故障动力学分析及实例。
(2学时)
要求:
1)了解几种重大装备的典型故障定义、故障机理,发展重大装备故障机理分析的重大意义。
2)了解故障机理分析的动力学基础理论。
3)掌握典型故障的动力学分析方法。
重点:动力学分析的基础内容,主要包括无粘性阻尼的单自由度系统的自由振动,有粘性阻尼的单自由度系统自由振动和受迫振动。
故障机理分析的一般过程,单盘转子偏心质量的动力学分析、单盘转子裂纹故障机理分析、单盘转子碰摩故障机理分析。
难点:
1)不同阻尼状态对单自由度系统自由振动相应的影响。
2)单自由度系统强迫振动的过渡阶段和稳态阶段的区别与联系。
3)单盘转子三类故障的动力学机理分析中,不同故障模式的动态载荷的合理假设与理解;多元二阶非齐次微分方程或方程组的求解。
第3章基于特征提取的故障诊断(4学时)(对应课程目标1、2)
3.1 引言:介绍故障诊断中信号特征提取技术的必要性与作用、本章的内容概要;(3.1与3.2总计1学时)
3.2故障诊断内积匹配诊断原理:介绍傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等典型信号特征提取方法;(3.1与3.2总计1学时)
3.3基于小波的特征提取方法:基于小波的特征提取方法与典型故障实例分析;(1.5学时)
3.4基于小波的稀疏特征提取:基于小波的稀疏特征提取方法与诊断案例。
(1.5学时)
要求:
1)了解机械故障诊断的内积变换原理。
2)掌握基于小波的特征提取方法的机械故障诊断流程。
重点:
1)各种信号处理方法的基函数及内积表述,以及内积匹配评价准则。
2)小波变换的内积变换原理,理解内积变换原理的关键特性和相关性质。
3)稀疏特征提取技术的基本理论、基于小波变换的稀疏特征提取技术
难点:
1)内积分析中对基函数的理解和选取。
2)在碰摩故障识别中,Morlet小波和Hermitian小波基函数对振动信号分析的差异。
3)信号稀疏特征提取基本理论。
第4章大数据驱动的智能故障诊断(4学时)(对应课程目标1、2)
4.1引言:工业大数据背景、概念与特点,工业大数据驱动的智能故障诊断框架;(4.1与4.2共1学时)
4.2工业大数据质量改善:数据质量定义与成因、评价指标、流程方法与关键技术;(4.1与4.2共1学时)
4.3大数据健康监测:基于故障阈值与基于智能模型的两类大数据健康监测的流程方法与关键技术;(1.5学时)
4.4大数据智能诊断:基于浅层模型与基于深度学习的智能诊断;(4.4与
4.5共1.5学时)
4.5大数据健康管理案例:新能源诊断平台介绍。
(4.4与4.5共1.5学时)
要求:
1)了解工业大数据的背景、概念与特点,以及工业大数据驱动的智能故障诊断框架。
2)掌握大数据质量改善、大数据健康监测和智能诊断的基本流程和典型方法。
重点:
1)工业大数据驱动的智能故障诊断框架。
2)工业大数据质量改善的流程步骤。
3)大数据健康监测的基本流程和典型方法。
4)大数据智能诊断的基本流程和典型方法。
难点:
1)基于故障阈值的健康监测与基于智能模型的健康监测在健康监测输出与技术框架方面区别和联系的理解与掌握。
2)大数据智能诊断中浅层模型与深度学习方法的理解与应用。
第5章融入新一代人工智能的智能运维(4学时)(对应课程目标1、2)
5.1新一代人工智能概述:新一代人工智能技术的定义与特点;(5.1与5.2共2学时)
5.2深度神经网络:卷积神经网络、深度置信网络、堆栈自编码网络、循环神经网络4种典型深度学习网络结构与方法介绍与案例;(5.1与5.2共2学时)
5.3 迁移学习:典型迁移学习方法与案例;(1学时)
5.4 深度迁移学习及其特征挖掘:深度迁移学习模型与案例;(1学时)
要求:
1)了解新一代人工智能技术的特点。
2)掌握典型的深度学习模型、迁移学习方法的基本原理与实现流程。
重点:
1)人工智能的定义与特点。
2)4种典型的深度神经网络的网络结构、特点与诊断流程。
3)迁移学习与机器学习的异同、4种迁移学习方法的特点。