神经网络与深度学习授课计划.docx

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1、神经网络S深念学可学期授课计划总表一 年第二学期课程名称神经网络与深度学习课程代码任课教师授课班级所属系物联网工程学院授课年级及专业名称课程总学时 80 本学期计划学时 80教研室物联网教研室制定日期 年 月 日教学大纲制定部门物联网工程学院教材全称（编者、出版单位、出版时间）TensorFlow深度学习实例教程平震宇自编主要教学参考书（名称、作者）TensorFlow深度学习清华大学出版社 龙良曲主 编2020年08月本学期教学周数18编制说明：1 .本课程依据物联网工程系的教学大纲 制定，是人工智能技术服务专业的专业核 心课，属考试课。2 .本课程根据每阶段的学习情况确定平 时成绩，总评成

2、绩主要由作业、项目成绩 结合平时表现等综合组成。3 .本课程的上课周数为1T5周。4 .本课程作业提交实验文档。本课程学期总课时数80本学期学 时 数 安 排讲授实验习题课现场教学78多媒体机动复习2考试任课教师班级授课周次总学时数授课时间上课教室平震宇人工智能 2011-1580星期二1-2星期三3-4星期四5-6S7-221编制教师（签字）教研室主任（签字）系主任（签字）学期授课计划表（学年第三学期）班级所属系、专业：物联网工程学院、20级人工智能技术服务专业课程名称：神经网络与深度学习周 次课号授课章节、主要内容时数课后作业备注1项目1搭建TcnsorFlow开发环境1.1人工智能、机器

3、学习与深度学习2自定义21.2深度学习深度学习发展简史、工作原理与应用2自定义31.3任务1：认识深度学习框架TensorFIowx Keras、PyTorch、Caffe、MXNet、PaddlePaddle2自定义41.4任务2：安装深度学习开发环境安装Anaconda 使用conda管理环境、安装TensorFIow、常用编辑器2实训15项目2手写数字识别：TensorFIow初探2.1 TensorFIow 架构TensorFIow 架构图、TensorFIow 1.x 和 2.0 之 间的差异、TensorFIow数据流图、TensorFIow 运行机制2自定义62.2任务1：张量的

4、进阶操作 张量的阶、形状、数据类型2自定义三7现实世界中的数据张量、MNIST数据集2实训28索引与切片、维度变换 广播机制2自定义92.3任务2：张量的进阶操作 合并与分割、最大最小值、均值、和2自定义四10张量比较、张量排序、张量中提取数值2自定义11项目3波士顿房价预测：前馈神经网络3.1任务1：实现一元线性回归模型 准备数据、构建模型、迭代训练2实训312模型的保存和读取2自定义五133.2认识神经网络 神经元、激活函数2自定义14任务2：波士顿房价预测准备数据集、构建模型、训练模型2自定义153.4前馈神经网络前馈神经网络拓扑结构、损失函数2实训4六16反向传播算法、梯度下降2自定义

5、17项目4服装图像识别：Keras搭建与训练模型4.1 认识 tf.kerasKeras 与 tf.keras 层（Layer）、模型（Model）2自定义184.2任务1：服装图像识别 构建模型、训练评估2自定义七194.3任务2：模型保存与加载SavedModel方式保存模型、H5格式保存模型、 检查点（Checkpoint）格式保存模型2实训5204.4任务3： tf.data优化训练数据训练数据输入模型的方法、tf.data API、 tf.data. Dataset2自定义214.5任务4：花卉识别下载图片、构建花卉数据集构建与训练模型、保存与加载模型2自定义八22项目5图像识别：卷

6、积神经网络5.1认识卷积神经网络发展历史、全连接网络的问题2自定义235.2卷积神经网络基本结构卷积运算、填充、步长、多输入通道和多输 出通道、池化层2实训6245.3 TensorFlow对卷积神经网络的支持 卷积函数、池化函数2自定义九2554任务1：识别CIFAR-10图像卷积网络的整体结构、CIFAR-10数据集 构造卷积神经网络模型、编译并训练、评估模 型2自定义265.5任务2：搭建经典卷积网络 图像识别的难题AlexNets VGG 系列、ResNet2实训7275.6任务3 ： ResNel实现图像识别模型结构、BasicBlock类搭建ResNet网络模型、加载数据集并训练模

7、型2自定义十28项目6 Al诗人：循环神经网络6.1认识循环神经网络简介发展历史、循环神经网络的作用与应用2自定义296.2任务1:电影评论分类IMDB数据集、使用全连接神经网络 循环神经网络、SimplcRNNCell使用方法2自定义30RNN分类IMDb数据集、RNN梯度消失2自定义十一31任务2:AI诗人长短期记忆（LSTM） 文本生成：AI诗人2自定义32项目7预测汽车油耗效率：TcnsorFlow.js应用 开发7.1 认识 TensorEow.jsTensorFlow.js优点、核心概念、环境配置2自定义33TensorFlow.js 环境配置2自定义十二347.2任务1：预测汽车

8、油耗效率 创建主页并加载数据、定义模型结构 数据预处理、训练与测试模型2自定义35任务2：手写数字识别从GitHub获取源码并运行、创建相关文件 定义模型结构2自定义36训练模型使用模型进行评估与预测2自定义十三37项目 8 TensorFlow Lite8.1 认识 TensorFlow LiteTensorFlow Lite发展历史、应用2自定义388.2 TensorFlow Lite 体系结构TensorFlow Lite 整体架构TensorFlow Lite 转换器FlatBuffers 格式TensorFlow Lite解释执行器2自定义398.3任务1： TensorFlow Lite开发工作流程 选择模型、模型转换、模型推理 、优化模 型2自定义十四408.4任务2：实现花卉识别 选择模型、Android部署2自定义