引入深度学习的人工智能类课程
李睿凡;王小捷;钟义信; 1:北京邮电大学计算机学院 2:北京邮电大学教育部信息网络工程研究中心 摘要(Abstract)：

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(KeyWords)： 人工智能;;深度学习;;教学建议

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中央高校基本科研业务费专项资金(2013RC0304);;北京邮电大学2011年教改立项项目

作者(Author): 李睿凡;王小捷;钟义信;

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参考文献(References)： [1]Arel I,Rose D C,Karnowski T P.Deep machine Learning:a new frontier in artificial intelligence research[J].IEEE Computational Intelligence Magazine,2010,5(4):13-18.[2]Dahl G E,Sainath T N,Hinton G E.Improving deep neural networks for LVCSR using rectified linear units and dropout[C]//2013IEEE International conference on acoustic speech and signal processing,2013.[3]Krizhevsky A,Sutskever I,Hinton G.ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J].Advances in Neural Information Processing Systems,2012(25):1106-1114.[4]Hinton G,Salakhutdinov R.Reducing the dimensionality of data with neural networks[J].Science,2006,5786(313):504-507.[5]Haykin.Neural networks and learning machines[M].New York:Prentice Hall,2008.[6]钟义信.高等人工智能:人工智能理论的新阶段[J].计算机教育,2012(9):6-11.[7]Bengio Y.Learning deep architectures for AI[J].Foundations and Trends in Machine Learning,2009,2(1),1-127.


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