基于深度学习案例库的本科生深度学习课程教学改革

邓夏王作为洪才森

天津工业大学天津300387

【摘要】近年来，深度学习人才的需求量爆发式增长，学习深度学习课程的人越来越多，其中不乏本科生。但是深度学习这一课程涉及内容广、更新速度快，其教学成为一项具有挑战性的任务。而通过基于深度学习案例库的本科生深度学习教学改革，使学生在案例中学习理论知识并培养实践能力，从而更容易理解其复杂的知识体系结构。

【关键词】深度学习；案例库教学；教学改革

近年来，深度学习作为机器学习领域最热门的技术，在计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、信息及图像检索、语音及手写识别等众多领域都发挥着革命性的作用。“深度学习”作为当前计算机教育的核心专业课程之一，要求本科生在必须具有较强的理解能力及一定程度的创新能力。为使本科生更好地学习深度学习相关理论及模型，构建一套深度学习案例库模型已是大势所趋.

一、深度学习研究发展近况

2016年3月，AlphaGo与职业九段的世界冠军李世石进行围棋人机大战，以4比1总比分获胜。2017年5月，在乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一棋手柯洁对战，以3比0总比分获胜，围棋界公认AlphaGo的棋力已超过人类职业围棋顶尖水平。时隔不久，2019年1月，Deepmind团队研发的AlphaStar完成《星际争霸2》首秀，战胜人类职业玩家TLO和MaNa，人工智能再下一城。与此同时，自动驾驶、自然语言处理等技术的发展也如火如荼。

人工智能在各个领域出色的表现，宣布着人工智能时代的到来。这些表现离不开人类对于深度学习领域研究的深入，越来越多的人加入到学习深度学习的行列，其中不乏本科生。特别是计算机相关专业本科生，具有数学基础，学习过数据结构，算法等课程，为入门深度学习奠定了坚实的基础。

二、深度学习教育发展近况

深度学习是一门多学科交叉的学科，以优化论、概率论、矩阵论、逼近论、统计学、拓扑学为基础，具有深厚的数学背景[1]。如今随着深度神经元网络、深度强化学习概念的到来，以往教学方式已经不能满足师生需求，无法完成教学目标。根据近年来高校深度学习课程的教学情况反映，存在如下问题：

（一）课程理论抽象，学生学习困难

深度学习课程需要学生扎实的数学基础。现众多高校使用的基础教材是由IanGoodfellow等人所编著的《DeepLearning》一书，该书涵盖了大部分理论及核心算法。但内容较为深奥且内容量较大，对于本科生教学有一定难度。而一些实战教材，如《深度学习实战》、《深度学习原理及TensorFlow实战》等提供的案例，往往是大量代码与少量注释，不利于本科生的学习。

（二）模型复杂深奥，算法晦涩难懂

近年来，随着人们对于深度学习算法研究的深入，越来越多的深度学习模型面向公众，如递归神经网络模型（RecursiveNeuralNetworks，RNN）、卷积神经网络模型（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）、深度生成模型(DeepGenerativeModels，DGM)都是时下较为热门的深度学习模型。但由于黑盒模型和海量参数这样的特点，本科生很难理解其过程，容易失去学习兴趣。

三、深度学习教学改革发展近况

近年来，关于本科生的深度学习课程教学改革方法被不断提出。文献[2]提出针对深度学习课程的学科特点，进行适度科研引导，与实际应用结合。文献[3]提出教材建设，用更科学、更合理的优秀的教材以适应国际上信息学科的飞速发展。文献[4]提出借助众包模式平台Kaggle让学生感受如何利用深度学习解决实际问题。文献[5]提出针对深度学习课程应具有逐渐深入的特点，从而达到教学目的。诸多教学研究者提出的教学改革方法，均是在课程内容上进行完善，或借助第三方平台促进学生学习。但并未把教学大纲内容通过深入浅出的方式传递给本科生。因此，如何将深度学习内容通过简明的方式传递给学生，是否可以构建出形象的深度学习模型让学生更好的理解深度学习算法。

四、“深度学习”案例库建设

“深度学习”案例库理念的提出，结合了当今课堂中可以运用的现代教育技术，通过虚拟模型，将深度学习算法的过程转化为可视化界面，为初学者提供了形象化的模型。从而实现算法过程可视化、中间数据可视化、人机交互可视化等，使教师与学生有不一样的体验。建设使用“深度学习”案例库，同样需要注意以下问题：

（一）教学内容设计

由于深度学习课程理论抽象、模型复杂深奥、算法晦涩难懂，所以教师需把控好深度学习课程进度，要做到由浅入深，深入浅出，并设计出相应的教学模型。做到模型规范性强、内容关联性强、问题启发性强、案例实用性强，从而进一步提升教学的有效性。而不是采用生僻且晦涩的算法打击学生的学习兴趣。

（二）教学方式方法

教师不应依赖案例库，要针对各部分知识进行充分的备课，合理选择教学案例，合理利用开源工具，将模型讲解得有内容、有层次，同时教学内容最好带入知识背景以引起学生学习兴趣。教学语言需精炼，留下足够的时间给学生改变模型参数、调节模型，从而更好地理解算法与模型。虽然深度学习的课程内容抽象，教学难度大。但教师如果可以做到选择合适的案例，与学生在课堂上有良好的互动，关注学生课堂反馈情况，相辅相成。就能更好地保障深度学习教学的有效性，“深度学习”案例库也就能发挥更好的作用。

参考文献：

[1]李勇.本科机器学习课程教改实践与探索[J].计算机教育,2015(13)：63-66.

[2]高文超,刘康,张国英,钱旭.计算机本科专业《人工智能》课程教学探讨[J].软件导刊,2016,15(03):183-185.