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北京大学的人工智能课程设置，主要包括以下几个方面：
1. 人工智能专业课程：包括人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
这些课程是人工智能专业的基础课程，涵盖了人工智能的基本概念、算法、技术及应用。
2. 数学基础课程：包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。
这些课程为人工智能专业提供了数学基础，是进行人工智能研究和应用的重要支撑。
3. 编程基础课程：包括Python编程、数据结构与算法等。
这些课程为学生提供了编程基础，帮助学生掌握人工智能领域的编程技能。
4. 其他相关课程：包括人工智能伦理、人工智能法律法规等。
这些课程有助于学生了解人工智能的社会影响和法律责任。
此外，北京大学还设置了跨学科的人工智能课程，如“人工智能+X”系列课程，这些课程将人工智能与其他学科领域相结合，如医学影像分析、智能交通等，以促进跨学科的人工智能研究和应用。
总之，北京大学的人工智能课程设置旨在为学生提供全面的知识和技能，以培养具有国际视野和创新能力的人工智能人才。
人工智能专业新设置的课程
人工智能专业新设置的课程是指最近新增设的人工智能领域的专业课程。
这些课程是为了适应人工智能技术的快速发展和市场需求，提供更全面、深入的人工智能知识和技能培养而设立的。
举例来说，以下是三个可能的人工智能专业新设置的课程：
1.深度学习：这门课程将介绍深度学习的基本原理、算法和应用，包括神经
网络的构建、优化和训练等。
2.计算机视觉：这门课程将介绍计算机视觉的基本原理、算法和应用，包括
图像处理、特征提取、目标检测和识别等。
3.数据科学和机器学习：这门课程将介绍数据科学和机器学习的基本原理、
算法和应用，包括数据清洗、特征选择、模型评估和调优等。
总结来说，人工智能专业新设置的课程是指为了适应人工智能技术的快速发展和市场需求，新开设的人工智能领域的专业课程，旨在提供更全面、深入的人工智能知识和技能培养。
这些课程可能包括深度学习、计算机视觉、数据科学和机器学习等领域的知识和技能，并可能提供实践性的项目或实验，以帮助学生将理论知识应用于实践中。
学习人工智能及机器学习的最佳培训课程推荐人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning）被广泛认为是科技领域未来最有潜力的发展方向之一。
随着技术的进步和应用的推广，越来越多的人对学习人工智能和机器学习产生了浓厚的兴趣。
然而，在海量的培训课程中选择适合自己的最佳学习课程是一个困扰许多人的问题。
本文将为您推荐几个在人工智能和机器学习领域受认可的最佳培训课程。
1. Coursera - 机器学习（斯坦福大学）Coursera是一个知名的在线学习平台，为学习者提供了众多高质量的课程。
斯坦福大学的机器学习课程是Coursera上备受好评和推荐的课程之一。
该课程由著名计算机科学家Andrew Ng教授主讲，涵盖了机器学习的基础知识、常用算法和应用实践等内容。
课程以清晰易懂的教学风格和丰富的实践项目，帮助学习者逐步理解并应用机器学习的方法和技巧。
2. Udacity - 人工智能工程师纳米学位Udacity是另一个知名的在线学习平台，其人工智能工程师纳米学位课程（AI Engineer Nanodegree）是该平台推出的一门全面而深入的人工智能培训课程。
该课程涵盖了人工智能和机器学习的多个方向，包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。
学习者将通过项目实战来应用所学知识，并与导师和其他学员进行互动交流，加深对人工智能领域的理解和实践经验。
3. MIT - 人工智能：基础与前沿麻省理工学院（MIT）也提供了许多优质的人工智能课程。
其中，人工智能：基础与前沿（Artificial Intelligence: Foundations and Frontiers）课程针对学习者提供了深入探索人工智能的机会。
该课程从人工智能的历史发展开始，介绍了人工智能的基本概念、核心算法和关键技术等。
学习者将了解到人工智能在不同领域的应用案例，以及当前人工智能领域的前沿研究和发展趋势。
人工智能实训课程学习总结使用深度学习算法进行像识别的实践经验分享人工智能实训课程学习总结：使用深度学习算法进行图像识别的实践经验分享人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为近年来备受关注的热门领域，为了更好地掌握和应用AI技术，我参加了一门人工智能实训课程。
这门课程主要以深度学习算法为核心，围绕图像识别展开。
在课程学习的过程中，我不断积累了实践经验，克服了各种困难，取得了一定的成果。
下面将分享我在这门课程中的学习总结和实践经验。
一、课程背景和目标人工智能实训课程是为了培养学员对深度学习算法在图像识别领域的应用能力而设立的。
通过该课程，我们旨在掌握深度学习算法的基本原理和常见模型，学会利用深度学习算法进行图像分类、目标检测等任务，并能够运用已学知识和工具，进行实际的图像识别项目开发。
二、课程学习和实践过程1. 学习基础理论知识在课程开始阶段，我们系统学习了深度学习算法的基础理论知识，包括神经网络的原理、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的结构和工作原理等。
通过理论学习，我们深入理解了深度学习算法的核心思想和运行机制。
2. 实践项目案例为了更好地将理论知识转化为实践能力，我们进行了多个图像识别项目的实践。
这些项目案例涵盖了不同领域和不同难度的图像识别任务，如手写数字识别、猫狗分类、人脸识别等。
通过参与实践项目，我们逐步了解了深度学习算法在具体任务中的应用方法，熟悉了相关工具和框架的使用，提高了项目实施的能力。
3. 解决实践难题在实践过程中，我们也遇到了不少困难和挑战。
例如，对于某些任务，模型训练时间过长，需要优化网络结构和参数设置；又如，针对少样本问题，我们需要应用迁移学习等方法进行补救。
面对这些实践难题，我们通过查阅文献、与同学分享经验等方式，积极寻找解决方案，最终获得了令人满意的结果。
4. 总结归纳和反思课程学习结束后，我们进行了总结归纳和反思。
人工智能技术应用专业技术技能课程
人工智能技术应用专业技术技能课程通常包括以下内容：
1. 机器学习：包括监督学习、无监督学习和强化学习等基本概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等。
2. 深度学习：包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型的原理和应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
3. 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等自然语言处理技术的原理和应用。
4. 计算机视觉：包括图像处理、目标检测、图像分割、图像生成等计算机视觉技术的原理和应用。
5. 数据挖掘与大数据分析：包括数据预处理、特征选择、模型评估等数据挖掘技术和大数据分析方法。
6. 强化学习：包括马尔科夫决策过程、值函数、策略梯度等强化学习算法和应用。
7. 人工智能应用开发：包括使用Python等编程语言进行人工智能应用开发的技术和工具，如TensorFlow、PyTorch等。
8. 人工智能伦理与法律：包括人工智能伦理原则、隐私保护、数据安全等与人工智能相关的伦理和法律问题。
还可以根据具体的应用场景选择相关的课程，如医疗影像分析、智能推荐系统、智能交通系统等。
中央电化教育馆人工智能课程入围案例中央电化教育馆人工智能课程入围案例人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当今科技领域的热点话题，越来越受到关注。
为了推进人工智能在教育领域的应用和发展，中央电化教育馆组织了一系列人工智能课程，并开展了评选活动，从众多参赛案例中提选出了入围案例。
以下是其中几个入围案例的相关参考内容。
1. 《人工智能视觉识别课程》这门课程综合应用了计算机视觉、深度学习和图像处理等技术，旨在让学员了解和掌握基本的图像处理和视觉识别算法。
课程内容包括基础图像处理算法、人脸识别、目标检测、图像分类等。
通过理论讲解和实践应用结合的方式，学员可以学习并实现一些经典的图像处理和视觉识别算法。
2. 《机器学习算法应用案例分析》这门课程主要介绍机器学习算法的原理、应用案例和实践技巧。
学员将学习到常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，并通过案例分析来了解这些算法在实际问题中的应用。
课程还包括实际场景中的特征工程、模型评估与调优等内容，帮助学员掌握完整的机器学习工作流程。
3. 《自然语言处理与文本挖掘实践》这门课程介绍了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和文本挖掘的基本概念和技术。
学员将学习到文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术，并通过实践项目来应用这些技术。
课程还包括对新兴领域如情感分析、机器翻译等的介绍，帮助学员了解当前NLP领域的热点问题和应用方向。
4. 《智能推荐系统开发与应用》这门课程主要介绍了推荐系统的基本原理和开发方法。
学员将学习到推荐系统的常用算法，如协同过滤、内容过滤、混合推荐等，并通过实践项目来应用这些算法。
课程还包括推荐系统的评估方法和系统性能优化技巧，帮助学员开发出高效和准确的推荐系统。
以上是中央电化教育馆人工智能课程入围案例的相关参考内容。
这些课程以理论与实践相结合的形式，旨在帮助学员全面了解和掌握人工智能的核心概念、技术和应用。
人工智能领域的在线课程推荐与评价随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的人对学习人工智能有着浓厚的兴趣。
在线课程作为一种便捷高效的学习方式，得到了广大学习者的青睐。
本文将向大家推荐几个人工智能领域的在线课程，并针对这些课程进行评价。
1. Coursera《机器学习》《机器学习》是由斯坦福大学的吴恩达教授所开设的在线课程。
吴恩达教授是人工智能领域的权威专家，课程内容深入浅出，适合初学者入门。
课程涵盖了机器学习的基本原理和算法，包括监督学习、非监督学习、深度学习等方面的内容。
作为人工智能领域的入门课程，它为学习者打下了坚实的基础。
2. edX《深度学习》《深度学习》是由加州大学伯克利分校的李宏毅教授开设的在线课程。
李宏毅教授是深度学习领域的专家，在教学方面经验丰富。
课程内容深入剖析了深度学习的原理和算法，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等等。
学习者通过参与各种实践项目，将理论知识转化为实际应用能力。
该课程适合已有一定基础的学习者进一步提升自己的技术水平。
3. Udacity《自然语言处理》《自然语言处理》是由斯坦福大学的Dan Jurafsky和Christopher Manning教授开设的在线课程。
这门课程主要介绍了自然语言处理的基本概念和常见技术，包括词法分析、句法分析、语义分析等方面的内容。
通过该课程的学习，学习者可以了解自然语言处理的基本原理，并掌握一些常见的自然语言处理工具和算法。
4. Coursera《强化学习》《强化学习》是由加州大学伯克利分校的Sergey Levine教授开设的在线课程。
强化学习是人工智能领域中的重要分支，该课程主要介绍了强化学习的基本概念和算法，包括马尔科夫决策过程、值函数、策略优化等方面的内容。
学习者通过参与实践项目，可以深入理解强化学习的应用领域，如机器人控制、游戏智能等。
以上是一些人工智能领域的优质在线课程推荐，它们涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习等多个方面的知识内容。
人工智能教学课程
人工智能教学课程可以包括以下内容：
1. 人工智能基础知识：介绍人工智能的定义、发展历程、基本原理和技术。
2. 机器学习：介绍机器学习的基本概念、算法和应用，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 深度学习：介绍深度神经网络的基本原理、常用模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
4. 自然语言处理：介绍自然语言处理的基本方法和技术，包括文本分类、情感分析、语义理解和机器翻译等。
5. 计算机视觉：介绍计算机视觉的基本原理和技术，包括图像处理、目标检测、图像识别和图像生成等。
6. 数据挖掘与大数据分析：介绍数据挖掘的基本方法和技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析和关联规则挖掘等。
7. 人工智能应用：介绍人工智能在各个领域的应用，如智能语音助手、智能机器人、智能交通和智能医疗等。
8. 伦理与法律问题：讨论人工智能发展中的伦理和法律问题，包括隐私保护、算法公平性和人工智能道德等。
9. 实践项目：引导学生完成人工智能相关的实践项目，锻炼学生的实际操作能力和解决问题的能力。
以上是一个基本的人工智能教学课程框架，具体的课程内容和教学方法可以根据学生的需求和学校的资源进行调整和补充。
人工智能技术应用课程
人工智能技术应用课程是一门涵盖人工智能领域中各种技术应用的课程。
它旨在帮助学生了解和掌握人工智能技术，并将其应用到实际问题中。
该课程通常包括以下内容：
1. 机器学习和深度学习：介绍机器学习和深度学习的基本原理和算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
学生将学习如何训练模型，进行特征提取和预测。
2. 自然语言处理：介绍自然语言处理的基本技术，包括文本分类、文本生成、机器翻译等。
学生将学习如何利用机器学习技术处理和分析大规模文本数据。
3. 计算机视觉：介绍计算机视觉的基本技术，包括图像分类、目标检测、图像生成等。
学生将学习如何使用深度学习技术来处理和分析图像数据。
4. 数据挖掘和大数据分析：介绍数据挖掘和大数据分析的基本技术，包括数据清洗、特征选择、模型评估等。
学生将学习如何从大规模数据集中提取有用的信息和模式。
5. 人工智能伦理和社会影响：讨论人工智能的伦理和社会影响，包括隐私保护、数据安全、人工智能就业和社会平等等议题。
学生将深入了解人工智能应用背后的伦理和社会问题。
通过这门课程，学生将学习如何应用人工智能技术解决实际问题，培养数据分析和决策能力，提高创新思维和解决问题的能力。
同时，学生也将深入了解人工智能技术的挑战和限制，并学习如何应对相关问题。
《深度学习技术应用》课程标准课程代码：课程类别：专业核心课课程属性：必修课学分/学时： 4学分/64学时开课单位：适用专业：人工智能技术应用制订人：审订人：一、课程概述(一)课程性质本课程是高等职业学校人工智能专业的专业基础课之一，是该专业的一门基础课程。
(二)课程任务本课程主要针对人工智能算法工程师、人工智能实施维护工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能技术支持工程师、人工智能训练师、人工智能测试工程师等岗位开设，主要任务是培养学生在人工智能深度学习神经网络模型搭建、模型训练、模型评估、模型部署、模型测试等工作任务的能力。
(三)课程设计思路本课程以高等职业院校“人工智能技术应用”专业的学生就业为导向，将教学内容与工作岗位对专业人才的知识要求与技能要求结合起来，将项目实践提升到一个较重要的位置，按照“理论—项目构建—项目实施”的组织结构进行课程设计。
本课程共分6个项目，基于Tensorflow的服装图像分类、基于Tensorflow的文本分类、使用迁移学习的方法实现新冠肺炎X光检测、基于Flask的模型应用与部署—猫狗识别、基于神经网络的语言处理—古诗词生成、使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移，通过6个项目系统介绍了深度学习技术应用的实践开发技术。
课程在介绍深度学习神经网络后，重点阐述人工智能深度学习模型训练的项目开发，突出了人工智能深度学习模型训练在实际项目中的应用。
在内容的编排上淡化了学科性，避免介绍过多偏深的理论，而注重深度学习模型训练在具体运用中的要点、方法和技术操作，逐层分析和应用深度学习技术进行实际项目的开发。
(四)前后续课程二、课程目标（一）总体目标本课程要求学习了解人工智能深度学习应用技术，培养学生具备高职人工智能技术应用专业所需要的深度学习的基本知识和技能，熟悉并能使用Tensorflow深度学习框架对模型进行训练、调参或者维护，具备对人工智能深度学习技术领域出现的新技术、新思想进一步学习的能力。
大学十年级计算机科学教案深度学习与人工智能大学十年级计算机科学教案：深度学习与人工智能在当今科技发展迅猛的时代背景下，深度学习与人工智能成为了炙手可热的话题。
作为大学十年级计算机科学课程中的一门重要内容，深度学习与人工智能的教学也显得尤为重要。
本教案将从教学目标、教学内容、教学方法和教学评价等方面来设计这门课程的具体内容。
一、教学目标本课程的教学目标主要有以下几个方面：1. 理解深度学习和人工智能的基本概念和原理；2. 熟悉深度学习和人工智能在计算机科学领域中的应用；3. 掌握深度学习和人工智能的算法和技术；4. 能够使用深度学习和人工智能的工具和框架进行编程实践；5. 培养学生的创新思维和问题解决能力。
二、教学内容1. 深度学习基础知识1.1 人工智能与深度学习的概念和发展历程1.2 张量运算与向量化计算1.3 神经网络模型与基本原理1.4 前馈神经网络与反向传播算法1.5 卷积神经网络与循环神经网络1.6 深度学习中的常用激活函数和损失函数2. 人工智能应用领域2.1 自然语言处理与机器翻译2.2 计算机视觉与图像识别2.3 语音识别与语音合成2.4 推荐系统与数据挖掘2.5 机器学习与数据分析3. 深度学习与人工智能技术3.1 神经网络训练与优化算法3.2 深度学习中的正则化与归一化技术3.3 深度学习中的特征工程与数据预处理 3.4 集成学习与模型融合技术3.5 深度学习与人工智能的最新研究进展4. 深度学习与人工智能编程实践4.1 Python编程基础4.2 深度学习与人工智能的Python库介绍4.3 使用深度学习框架进行实例分析与编程实践4.4 基于真实数据的深度学习与人工智能项目开发三、教学方法1. 理论教学与案例分析相结合：通过讲解深度学习和人工智能的基本理论，结合实际应用案例进行分析，提升学生的理论与实践能力。
2. 课堂互动讨论：鼓励学生提出问题和观点，促进学生之间的互动交流，激发学生的创新思维和团队合作意识。
引入深度学习的人工智能类课程摘要：深度学习是人工智能领域最近的惊人进展，从模型、算法，到大规模的应用都取得了令人瞩目的成果。
文章提出在人工智能类课程中引入深度学习的初步内容和实施建议，同时分析其必要性和可行性。
关键词：人工智能；深度学习；教学建议0 引言传统的人工智能课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等。
这些课程由各个院校根据专业情况不同而选择，课程的内容也有较大差别，但是，基本上都涉及人工神经网络的内容。
然而在人工神经网络的教学内容上，一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或再加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习，它是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破。
北京邮电大学计算机学院开设人工智能科学与技术的本科专业，笔者从事深度学习的研究工作，同时承担了本科生和研究生人工智能类课程的教学工作，因此产生了将深度学习内容引人人工智能类课程的想法。
本文先介绍深度学习的背景，说明深度学习在人工智能发展中的地位，之后分析了将深度学习基本内容引入人工智能类课程的必要性和可行性，最后给出了一些实施建议供探讨。
1 深度学习背景2006年，加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton教授与Salakhutdinov博士在美国《科学》杂志发表了题为“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的论文，该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构的学习方法命名为深度学习（Deep Learning），而这成为深度学习研究的一个导火索，从此深度学习的研究与应用蓬勃发展起来。
深度学习在语音识别与生成、计算机视觉等应用领域取得了突出进展。
近几年的国际机器学习大会（International Conference on MachineLearning，ICML）、神经信息处理大会（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、计算机视觉大会（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、声学语音与信号处理大会（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、计算语言学大会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、计算机视觉与模式识别（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相关的研究论文、会议教程和小组研讨会（Workshop）。
美国国防高级研究计划（DARPA）也提出了关于深层学习的研究项目。
此外，2013年6月《程序员杂志》的封面故事，采访了周志华、李航、朱军3位国内的机器学习专家对于深度学习的看法，他们一致肯定了深度学习在机器学习领域的贡献。
工业界对深度学习也寄予了很高期望。
2012年6月，《纽约时报》报道了斯坦福大学计算机科学家AndrewNg和谷歌公司的系统专家JeffDean共同研究深度神经网络的机器学习模型在语音识别和图像识别等领域获得的巨大成功。
2012年11月，微软公司在天津公开演示了一个全自动的同声传译系统，其关键技术也是深度学习。
2013年1月，百度公司首席执行官李彦宏先生宣布建立深度学习研究院（Institute of Deep Learning）。
2013年3月，谷歌公司收购了由深度学习创始人Geoffrey Hinton创立的公司。
从学术界与工业界的研究态势看，深度学习已经成为机器学习与模式识别，乃至人工智能领域的研究热点。
正是在这样一个背景下，人工神经网络重新回到人们的视野。
此前人工神经网络的发展大致可以分为两个时期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神经元，这种神经元具有学习能力，这是人工神经网络的发端，也可以被认为是人工智能的发端（当时还没有人工智能这个术语）。
1949年，Hebb提出了Hebbian学习算法。
1957年，Rosenblatt提出了感知器的神经网络模型。
1969年，Minsky和Papert分析了这种感知器神经网络模型的局限性。
然而，很多研究者认为，感知器的这种局限性对于所有的神经网络模型都适用，这使人工神经网络的研究很快暗淡下来。
1980年代中期，诺贝尔奖得主John Hopfield提出了Hopfield神经网络模型，这种Recurrent神经网络具有的动态性有可能用于解决复杂的问题。
同时，多层前向神经网络的后传算法也被重新发现，这两个工作使人工神经网络得到重生。
这时，人工神经网络已经成为人工智能的一个重要组成部分。
但是，在随后的研究中，人们发现，当学习多层神经网络包含更多的隐藏层时，后传算法并不能学到有效的网络权值，这使得神经网络的研究再次陷入低潮。
此次以深层神经网络为代表的深度学习重新回到研究的舞台，其中一个重要因素是Hinton提出的逐层预训练神经网络方法治愈了多层神经网络的一个致命伤。
2 必要性与可行性深度学习的发展使得从事教学一线的教师也无法忽视这个颇具影响力的研究主题。
为此，我们提出将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中，将它作为课题教学的一部分。
2.1 必要性将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中的必要性主要包括如下4点。
1）深度学习是人工智能的前沿。
2006年以来，深度学习的研究席卷了整个人工智能，从机器学习、机器视觉、语音识别到语言处理，都不断涌现出新的研究工作和突破性进展。
深度学习不仅在机器学习领域成为研究热点，同时在多个应用领域也成为有力工具，而且，在工业界的系统应用中，深度学习成为其中的关键解决技术。
2）深度学习是人工智能的突破。
深度学习的发端是神经网络。
关于神经网络的论述，在人工智能类常见教科书中还停留在多层神经网络，即神经网络的第二阶段，它们大部分描述多层结构无法训练的现象。
但是，从深度学习的角度看，深层神经网络不仅可学习，而且有必要，这与第二代神经网络的观点是完全不同的。
深度学习突破了原有人工神经网络的认识，超越了人工智能神经网络教科书中的原有内容，因此，有必要将多层神经网络结构的可学习性告知学生，从新的视角纠正原有的观点。
3）深度学习是人工智能的延伸。
深度学习不仅提供了一种可以在深层神经结构下训练网络的方法，也包含了不少新的内容，是人工智能的新发展，为人工智能补充了新的内容。
到目前为止，深度学习至少包括：从生物神经网络与人类认知的角度认识深层神经网络的必要性；如何构建和学习深层学习网络；如何将深层结构用于解决视觉、语音、语言的应用问题；如何看待深度学习与原有的机器学习方法，如流形学习、概率图模型、能量模型的直接关系；深度学习与其他学科的关系等。
4）深度学习是学生的潜在兴趣点。
大学生对知识有着强烈的好奇心，加之当前信息技术的发达，部分对智能感兴趣的学生可以从其他途径了解到这个学科发展的前沿。
因此，顺势而为，将深度学习这个主题做具体讲解，满足学生的好奇心，培养他们对学科前沿与发展的认识，是十分必要的。
对高年级的学生而言，了解深度学习的基本知识，是他们全面认识人工智能与发展前沿的一个途径，而对于研究生，较多地了解和掌握深度学习的基本知识有助于他们研究工作的开展。
基于以上几点，笔者认为，将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中非常有必要。
深度学习作为人工智能的前沿，既是对人工智能原有理论和技术的一个突破和补充。
2.2 可行性将深度学习引入到人工智能类课程中的可行性主要包括如下3点。
1）深度学习与现有人工智能联系密切。
深度学习并不像突兀的山峰拔地而起。
而是深深植根于原有的人工智能理论与技术。
深度学习是以神经网络为出发点，这正是深度学习教与学的切入点。
比如，可以通过对多层感知器隐藏层的增加和后传算法的失效来讲解深度学习是如何解决这个问题的。
再者，深度学习的一个核心构建“受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被认为是一种能量模型，而这种模型与Hopfield网络都可以从物理学的能量模型角度分析，RBM可以认为是Hopfield网络的随机扩展。
总之，深度学习与现有人工智能的联系，使学习深度学习变得容易。
2）深度学习的基本内容并不深。
深度学习有个很好的名字，这个名字恰当地描述了特定的学习结构。
比如，深度学习的核心部件受限于波尔兹曼机RBM，其结构非常简单。
从神经网络的角度，受限波尔兹曼机是一种随机的双向连接神经网络，信号可以从可见层传递到隐藏层，也可以从隐藏层传递到可见层。
网络中每个节点是具有特定结构的神经元，其中的神经元具有典型的包含自身偏置的Logistic函数的随机单元，能够依Logistic函数计算得到的概率输出0状态或1状态。
概括地说，深度学习的基本内容在高年级阶段较易掌握。
3）深度学习的资料容易获得。
当前的信息资讯非常发达，有相当多的资料可以通过互联网等多种途径获得，这使学习深度学习成为可能。
近期，中国计算机学会主办了多个技术讲座均涉及深度学习的部分；深度学习的创始人Hinton教授的主页也有很多资料；Coursera网站有免费的Hinton教授的神经网络课程；斯坦福大学的Ng教授提供了很多的在线教程；蒙特利尔大学Bengio教授发表的题为“Learning Deep Architectures for AI”的论文也是这领域的优质资料。
3 实施建议在具体的教学过程中，笔者建议适当安排深度学习的最基本内容，内容不宜过多，也不宜占用过多的学时，可以根据教学对象的不同进行调整。
比如，本科生的高年级专业课可以安排1学时的教学量，介绍层次训练的基本算法；也可以在高年级前沿讲座中安排2学时，内容覆盖面尽可能广泛。
在研究生的教学中，可以根据教学的课程主题安排内容与学时。
比如，神经网络主题的课程可以安排4-6学时的教学内容，包括波尔兹曼机及学习算法、深层信念网络与学习算法、深层波尔兹曼机与学习算法卷、积神经网络、自动编码器等。
结合应用，课程还可以包含MNIST数字识别的应用、人脸识别的应用、图像检索的应用、语音识别中的应用等。
另外，深度学习是一个实践性很强的研究，随机性：大规模（意味着数据不宜可视化，程序运行时间长）等多种因素混合，使深度学习在学习中不容易理解。
为此，可以在条件允许的前提下，增加小规模的实验，辅助理解。
