一、课程描述：
深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,Artificial Intelligence)。机器学习是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响的方法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。深度学习则属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。
二、适合人群：
对人工智能、神经网络、深度学习感兴趣的高中生、本科生
修读计算机、编程、信息工程等专业。以及未来希望在机器学习、算法、编程、模式识别等领域从业的学生
具备一定微积分、线性代数、以及编程基础的学生优先
微积分、线性代数、以及编程基础
三、课程收获：
一、符合项目成绩要求的优秀学员可获学术主导师&论文主导师EDU推荐信
二、EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别国际会议全文投递与发表指导
三、学术评估
四、成绩单
