引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程
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引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程
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
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)的教學(xué)內(nèi)容上,一般只講解經(jīng)典的多層感知器和反向傳播算法,或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容,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能領(lǐng)域的最新發(fā)展——深度學(xué)習(xí),它是近幾年人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究主題,并在大規(guī)模語音識(shí)別、大規(guī)模圖像檢索等領(lǐng)域取得突破。
北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院開設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的本科專業(yè),筆者從事深度學(xué)習(xí)的研究工作,同時(shí)承擔(dān)了本科生和研究生人工智能類課程的教學(xué)工作,因此產(chǎn)生了將深度學(xué)習(xí)內(nèi)容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學(xué)習(xí)的背景,說明深度學(xué)習(xí)在人工智能發(fā)展中的地位,之后分析了將深度學(xué)習(xí)基本內(nèi)容引入人工智能類課程的必要性和可行性,最后給出了一些實(shí)施建議供探討。
1 深度學(xué)習(xí)背景
2006年,加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國(guó)《科學(xué)》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文,該文提出一種學(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)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法命名為深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),而這成為深度學(xué)習(xí)研究的一個(gè)導(dǎo)火索,從此深度學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。
深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別與生成、計(jì)算機(jī)視覺等應(yīng)用領(lǐng)域取得了突出進(jìn)展。近幾年的國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)(International Conference on MachineLearning,ICML)、神經(jīng)信息處理大會(huì)(AnnualConference On Neural Information Processing Systems,NIPS)、計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)(InternationalConference on Computer Vision,,ICCV)、
聲學(xué)語音與信號(hào)處理大會(huì)(International ConferenceOn Acoustics,Speech,and Signal Processing,ICASSP)、計(jì)算語言學(xué)大會(huì)(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL)、計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別(InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition,CVPR)等都有不少相關(guān)的研究論文、會(huì)議教程和小組研討會(huì)(Workshop)。美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃(DARPA)也提出了關(guān)于深層學(xué)習(xí)的研究項(xiàng)目。此外,2013年6月《程
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本文編號(hào):67036
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