职称：讲师
单位：上海健康医学院
部门：医疗器械学院
神经网络与深度学习
主讲教师：凌晨
教师团队：共1位
- 凌晨
| 学校： | 上海健康医学院 |
| 开课院系： | 医疗器械学院 |
| 专业大类： | 计算机 |
| 开课专业： | 数据科学与大数据技术 |
| 课程英文名称： | Artificial Neural Networks and Deep Learinng |
| 课程编号： | 104164112 |
| 学分： | 3 |
| 课时： | 48 |
课程介绍
神经网络与深度学习是数据科学与大数据技术专业的核心专业课。教学内容包括深度神经网络的基本理论和实践技术。同时也涵盖了人工智能发展的最新前沿理论技术，比如大语言模型等。教学目标是帮助学生理解深度学习的基本思想、建模过程和算法步骤，并通过编程练习和典型的临床应用实例加深了解；同时对最新的生成模型、强化学习，以及大型语言模型有所了解。能够运用深度学习方法处理医学图像以及医学文本等复杂的非结构化数据。
教师团队
课程章节
7
10
教学方法
讲授法
实验法
小组讨论法
对分课堂法
教学条件
专业实验室2个；平均容纳60人；
GPU60个，8G显存。
教学效果
教学效果评价分为总结性评价和过程性评价；
过程性评价包括出勤和课程参与度；
总结性评价包括期末考试和实验报告；
参考教材
《神经网络与深度学习》主编：邱锡鹏，出版社：复旦大学出版社；出版时间：2021年。
《机器学习》 主编：周志华，出版社：清华大学出版社；出版时间：2016年。
《统计学习方法》主编：李航，出版社：清华大学出版社；出版时间：2021年。
《动手学深度学习》主编：Aston Zhang，出版社：人民邮电出版社；出版时间：2019年。
《深度强化学习》主编：董豪，出版社：电子工业出版社；出版时间：2021年
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 机器学习发展历程 |
文档
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2024-09-21 | 2.58MB | ||
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| 1.2 深度学习的发展历史 |
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| 1.3 特征表示与表示学习 |
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| 1.5 多模态数据读取实验 |
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| 2.1 线性模型与感知机 |
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| 2.2 前馈神经网络 |
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| 2.3 反向传播算法 |
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| 2.4 深度宽度模型W&D |
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| 2.6 慢病发病风险预警建模 |
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| 3.1 卷积神经网络原理 |
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| 3.2 经典的卷积神经网络模型 |
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| 3.3 医学影像诊断 |
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| 3.5 医学图像分割 |
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| 4.1 循环神经网络原理 |
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| 4.3 医学文本处理 |
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| 5.1 注意力机制原理 |
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| 5.2 注意力机制分类 |
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| 5.3 自注意力机制 |
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| 5.4 Transformer及应用 |
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| 5.5 ViT模型及应用 |
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| 6.1 图数据概述 |
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| 6.2 无监督图表示学习 |
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| 6.3 图神经网络原理 |
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| 6.4 蛋白质分子性质预测 |
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| 7.1 Siamese网络架构 |
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| 7.2 自监督对比学习 |
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| 7.3 有监督对比学习 |
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| 7.4 对比学习应用-CV |
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| 7.6 对比学习应用-Graph |
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附件
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| 8.1 变分自动编码器VAE原理 |
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| 8.2 生成对抗网络GAN原理 |
文档
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| 8.3 Diffusion模型原理 |
附件
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| 8.6 跨模态数据生成 |
附件
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2024-09-21 | -- | ||
| 9.1 多臂赌博机问题 |
文档
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2024-11-26 | 1.32MB | ||
| 9.2 马尔科夫决策过程 |
文档
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2024-11-26 | 1.46MB | ||
| 9.3 Q-learning |
文档
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2024-11-26 | 876.82KB | ||
| 9.4 策略梯度 |
文档
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2024-11-26 | 1.03MB | ||
| 9.5 演员-批判家方法 |
文档
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2024-11-26 | 824.47KB | ||
| 10.1 迁移学习概述 |
文档
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视频
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文档
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附件
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附件
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2024-09-21 | -- | |||
| 12.1 移动计算问题 |
附件
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|
2024-09-21 | -- | ||
|
附件
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2024-09-21 | -- | |||
| 12.2 模型蒸馏技术 |
附件
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附件
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2024-09-21 | -- | |||
| 14.1 元学习范式 |
附件
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2024-09-21 | -- | ||
| 14.2 基于度量的学习 |
附件
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|
2024-09-21 | -- | ||
| 15.1 可解释性综述 |
附件
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|
2024-09-21 | -- | ||
|
附件
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2024-09-21 | -- | |||
| 15.4 Shapley值解释 |
附件
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附件
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| 15.6 反事实解释 |
附件
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2024-09-21 | -- | ||
| 16.1 终身学习 |
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2024-12-02 | -- | ||
| 17.1 实验指导书 |
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| 17.2 实验报告模板 |
文档
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| 17.3 实验参考代码 |
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附件
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| 17.5 实验案例描述 |
附件
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文档