《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》課程教學(xué)大綱課程名稱：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

課程類別：專業(yè)選修課適用專業(yè)：人工智能

考核方式：考查

總學(xué)時、學(xué)分：24學(xué)時1.5學(xué)分

一、

課程性質(zhì)、教學(xué)目標(biāo)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前國際上一門發(fā)展迅速的前沿交叉學(xué)科。它是模擬生物神經(jīng)結(jié)構(gòu)的新型計算機系統(tǒng)，目前已有廣泛的應(yīng)用。該課程作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門課程，用于將學(xué)生引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的研究領(lǐng)域，旨在理論和技術(shù)上深入介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模型及其應(yīng)用，內(nèi)容包括生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其發(fā)展與現(xiàn)狀，常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與學(xué)習(xí)算法。其具體的課程教學(xué)目標(biāo)為：課程教學(xué)目標(biāo)1：通過理論教學(xué)，使學(xué)生對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有較全面的了解，能夠掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、感知機的基本結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)知識。課程教學(xué)目標(biāo)2：通過實驗教學(xué)，使學(xué)生能夠進一步體會有關(guān)模型的用法和性能，獲取一些初步的實踐經(jīng)驗，將所學(xué)的知識與自己未來的研究課題相結(jié)合起來，達到既豐富學(xué)習(xí)內(nèi)容，又有一定的研究和應(yīng)用的目的，為他們今后從事人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用打下一定的基礎(chǔ)。課程教學(xué)目標(biāo)與畢業(yè)要求對應(yīng)的矩陣關(guān)系教學(xué)目標(biāo)畢業(yè)要求12345678教學(xué)目標(biāo)1

HM

L

教學(xué)目標(biāo)2

HHHM

二、

課程教學(xué)要求對于本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生具備：數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、高級語言程序設(shè)計等方面的基礎(chǔ)知識。掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和特征；掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則和最簡單的感知器；了解基本的三類網(wǎng)絡(luò)——前饋網(wǎng)絡(luò)（感知機）、競爭網(wǎng)絡(luò)（Hamming網(wǎng)絡(luò)）和動態(tài)聯(lián)想存儲器網(wǎng)絡(luò)（Hopfield網(wǎng)絡(luò)）的基本原理；掌握誤差反向傳播算法；掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。三、

先修課程算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、程序設(shè)計基礎(chǔ)。四、

課程教學(xué)重、難點本課程的教學(xué)重點是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性，神經(jīng)元模型及各種傳輸函數(shù)，單層感知機和多層感知機的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則，BP網(wǎng)絡(luò)算法，和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)核心模塊；難點是Hamming網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)理論，BP網(wǎng)絡(luò)算法及應(yīng)用。五、

課程教學(xué)方法與教學(xué)手段本課程以課堂教學(xué)為主，結(jié)合實例分析相結(jié)合。六、

課程教學(xué)內(nèi)容第一章

緒論（2學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史；(2)

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成與分類；(4)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用范圍。2．重、難點提示(1)

重點是掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含義；(2)

難點是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成與分類。第二章

神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（3學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面常用的符號；(2)

神經(jīng)元模型；(3)

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2．重、難點提示(1)

重點是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型；(2)

難點是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。第三章

一個實例說明（4學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

問題的描述；(2)

感知機；(3)Hamming網(wǎng)絡(luò)；(4)Hopfield網(wǎng)絡(luò)。2．重、難點提示(1)

重點是感知機的工作原理；(2)

難點是Hamming網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)。第四章

感知機學(xué)習(xí)規(guī)則（5學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

學(xué)習(xí)規(guī)則；(2)

感知機的結(jié)構(gòu)；(3)

感知機學(xué)習(xí)規(guī)則。2．重、難點提示(1)

重點是感知機的結(jié)構(gòu)；(2)

難點是感知機學(xué)習(xí)規(guī)則。第五章

反向傳播網(wǎng)絡(luò)（5學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

多層感知機；(2)

反向傳播算法（BP算法）；(3)

舉例來說明。2．重、難點提示(1)

重點是多層感知機的概念；(2)

難點是BP算法。第六章

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（5學(xué)時）1．教學(xué)內(nèi)容(1)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和結(jié)構(gòu)；(2)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心模塊——卷積流（即卷積、池化、非線性和批量歸一化等操作）。2．重、難點提示(1)

重點是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和卷積流；(2)

難點是卷積、池化、非線性和批量歸一化等操作。七、學(xué)時分配章目教學(xué)內(nèi)容教學(xué)環(huán)節(jié)理論教學(xué)學(xué)時實驗教學(xué)學(xué)時一緒論20二神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)30三一個實例說明40四感知機學(xué)習(xí)規(guī)則50五反向傳播網(wǎng)絡(luò)50六卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50總計

240八、

課程考核方式1.考核方式：筆試；開卷2.成績構(gòu)成期末成績+平時成績九、

選用教材和參考書目［1］《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》（第一版），MartinT.Hagan等著，戴葵等譯，機械工業(yè)出版社，2002年;［2］《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》（第一版），蔣宗禮編，高等教育出版社，2008年；［3］《人工神經(jīng)元及其應(yīng)用》（第一版），袁曾任編，清華大學(xué)出版社，2000年；［4］《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計及應(yīng)用》（第二版），韓力群編，化學(xué)工業(yè)出版社，2007年；［5］《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》（第一版），馬銳編，機械工業(yè)出版社，2010年；[6]《深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化與識別》（第一