[摘 要] 國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的火熱，引發(fā)了研究生對(duì)“深度學(xué)習(xí)”課程的學(xué)習(xí)熱潮。深度學(xué)習(xí)技術(shù)日新月異的變化和大量前沿英文資料的涌現(xiàn)，使得“深度學(xué)習(xí)”課程的雙語教學(xué)勢(shì)在必行。系統(tǒng)闡述了“深度學(xué)習(xí)”研究生課程雙語教學(xué)的課程內(nèi)容設(shè)計(jì)、講授方式、考核方式、教學(xué)效果的反饋和評(píng)價(jià)等。授課過程采用教師講授和學(xué)生互動(dòng)相結(jié)合的方式進(jìn)行，設(shè)計(jì)了算法應(yīng)用示例演示與復(fù)現(xiàn)、文獻(xiàn)翻譯與交流、課堂提問與分組討論、項(xiàng)目類作業(yè)與討論、開放暢想等環(huán)節(jié)，以提高學(xué)生的參與度和教學(xué)效果。

[關(guān)鍵詞] 深度學(xué)習(xí);雙語教學(xué);文獻(xiàn)閱讀能力;知識(shí)更新

[基金項(xiàng)目] 2019年度上海市經(jīng)信委人工智能發(fā)展專項(xiàng)“面向宇航員行為意圖理解的多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)研究”（2019-RGZN-01077）;2018.01—2020.12上海理工大學(xué)研究生實(shí)踐基地建設(shè)項(xiàng)目“上海理工大學(xué)‘光學(xué)工程全日制專業(yè)學(xué)位研究生聯(lián)合培養(yǎng)基地”（10-18-115-003）

[作者簡介] 秦曉飛（1982—），男，河北石家莊人，博士，上海理工大學(xué)高級(jí)工程師，主要從事智能控制和人工智能算法研究。

[中圖分類號(hào)] G642.0? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A? ? [文章編號(hào)] 1674-9324（2021）27-0013-04? ? [收稿日期] 2021-03-03

一、引言

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展，社會(huì)各個(gè)行業(yè)對(duì)人工智能人才的需求越來越迫切。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2019年我國人工智能相關(guān)人才缺口超過500萬[1]。資本的涌入和人才的短缺使得社會(huì)上人工智能人才的薪資水平急劇提升，同時(shí)人工智能技術(shù)為我們的工作和生活帶來了翻天覆地的變化，這激發(fā)了高校學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的極大熱情。人工智能技術(shù)主要分為三個(gè)學(xué)派，即以“專家系統(tǒng)”為代表的符號(hào)主義;以“自適應(yīng)控制”為代表的行為主義;以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)”為代表的連接主義[2]。自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議正式提出人工智能框架以來，人工智能技術(shù)經(jīng)歷了3次浪潮，現(xiàn)在正處在第3次浪潮，掀起這次浪潮的主要技術(shù)就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即人們常說的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前處于快速發(fā)展的階段，相關(guān)技術(shù)日新月異。根據(jù)谷歌學(xué)術(shù)的統(tǒng)計(jì)，全球深度學(xué)習(xí)相關(guān)論文近幾年的年增長率約50%，2020年約有3萬篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文發(fā)布。這些最新的文獻(xiàn)資料大部分是以英文呈現(xiàn)的，因此開展“深度學(xué)習(xí)”研究生課程的雙語教學(xué)，提高學(xué)生對(duì)英文文獻(xiàn)的閱讀能力，保持學(xué)生對(duì)相關(guān)技術(shù)的知識(shí)更新速度顯得尤為重要。

二、“深度學(xué)習(xí)”研究生課程雙語教學(xué)背景

雖然自2018年以來，國內(nèi)已經(jīng)有幾十所高校開設(shè)了人工智能本科專業(yè)[3]，但目前在校的很多研究生由于本科階段沒有學(xué)過相關(guān)課程，對(duì)深度學(xué)習(xí)基本概念了解較少。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的熱潮和社會(huì)對(duì)相關(guān)人才的迫切需求造成現(xiàn)階段研究生對(duì)“深度學(xué)習(xí)”課程高漲的選課熱情。以筆者作為主講教師在上海理工大學(xué)開設(shè)的“深度學(xué)習(xí)”研究生課程為例，近兩年每年選課人數(shù)都超過了100人，以至于不得不分成兩個(gè)班教學(xué)。同時(shí)，本課程面向全校研究生開放，因此選課學(xué)生來自多個(gè)不同的專業(yè)。比如2019年選課學(xué)生中有30%來自控制專業(yè)，24%來自計(jì)算機(jī)專業(yè)，20%來自生物醫(yī)學(xué)專業(yè)，13%來自儀器儀表專業(yè)，13%來自機(jī)械、電氣、管理等專業(yè)。2020年選課學(xué)生中有40%來自計(jì)算機(jī)專業(yè)，24%來自生物醫(yī)學(xué)專業(yè)，21%來自控制專業(yè)，15%來自儀器儀表、電氣、管理等專業(yè)。選課學(xué)生不同的專業(yè)知識(shí)背景，以及較短的學(xué)時(shí)限制，使得“深度學(xué)習(xí)”研究生課程雙語教學(xué)方案需要進(jìn)行精心的設(shè)計(jì)與思考。

三、“深度學(xué)習(xí)”研究生課程雙語教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

本課程以斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)（Andrew Ng）教師在網(wǎng)易公開課開設(shè)的“深度學(xué)習(xí)工程師”課程內(nèi)容為基礎(chǔ)，介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和工程經(jīng)驗(yàn)。分五部分講授：（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，此部分學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)與案例;（2）改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此部分學(xué)習(xí)前沿的深度學(xué)習(xí)方法，學(xué)會(huì)搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)上經(jīng)常出現(xiàn)的各種問題的解決方法;（3）結(jié)構(gòu)化機(jī)器學(xué)習(xí)，此部分學(xué)習(xí)診斷機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，介紹部分工程經(jīng)驗(yàn)，訓(xùn)練屬于自己的AI系統(tǒng);（4）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此部分學(xué)習(xí)搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別;（5）序列模型，此部分學(xué)習(xí)搭建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并應(yīng)用于自然語言處理和音頻識(shí)別等序列數(shù)據(jù)場合。這五部分內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，但各章節(jié)之間的內(nèi)容又有一定的獨(dú)立性。各部分內(nèi)容之間的關(guān)系如圖1所示。

“深度學(xué)習(xí)”課程的教學(xué)目的是通過教學(xué)與課后作業(yè)，使學(xué)生掌握以下知識(shí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算過程和推導(dǎo);工程實(shí)踐中的常見問題和對(duì)策;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念和應(yīng)用示例;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和應(yīng)用示例。通過學(xué)習(xí)此課程，學(xué)生在后續(xù)的科研工作中能夠?qū)Ω呒?jí)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觸類旁通，快速應(yīng)用。

“深度學(xué)習(xí)”課程是一門27學(xué)時(shí)的研究生課程，具體教學(xué)內(nèi)容與安排如下：（1）深度學(xué)習(xí)概論1學(xué)時(shí);（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)2學(xué)時(shí);（3）淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2學(xué)時(shí);（4）深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2學(xué)時(shí);（5）深度學(xué)習(xí)實(shí)用技巧2學(xué)時(shí);（6）優(yōu)化算法、超參調(diào)試與深度學(xué)習(xí)框架3學(xué)時(shí);（7）機(jī)器學(xué)習(xí)策略3學(xué)時(shí);（8）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3學(xué)時(shí);（9）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用3學(xué)時(shí);（10）序列模型3學(xué)時(shí);（11）課程總結(jié)與討論3學(xué)時(shí)。

由于“深度學(xué)習(xí)”課程廣泛的教學(xué)內(nèi)容和快速的知識(shí)更新速度，因此不能采用單一的固定教材，同時(shí)為了兼顧中英文雙語教學(xué)的需求，給出如下書目作為教學(xué)參考書和教學(xué)過程的閱讀材料。

（1）Ian Goodfellow & Yoshua Bengio，Deep learning;（2）Michael Nielsen，Neural Networks and Deep Learning;（3）Francois Chollet，Deep Learning with Python;（4）周志華，《機(jī)器學(xué)習(xí)》;（5）李航，《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》;（6）邱錫鵬，《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》。以上書目都是行業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)可的經(jīng)典教材，有的內(nèi)容細(xì)致深刻，有的內(nèi)容深入淺出，為本課程的雙語教學(xué)實(shí)踐提供了充分的參考內(nèi)容。另外，目前上海理工大學(xué)已經(jīng)得到了華為公司“沃土計(jì)劃”的支持，以后課程內(nèi)容還將加入華為昇騰AI處理器、昇騰全棧應(yīng)用、MindSpore框架、ModelArt開發(fā)工具等內(nèi)容，因此梁曉峣著的《昇騰AI處理器架構(gòu)與編程》、陳雷著的《深度學(xué)習(xí)與MindSpore實(shí)踐》等華為智能計(jì)算技術(shù)叢書也會(huì)成為課程的參考書目。