课程通过梯度下降算法与反向传播技术的深度解析，建立完整的神经网络知识体系，特别强化卷积神经网络在图像识别领域的实战应用能力。
| 教学阶段 | 技术要点 | 实践产出 |
|---|---|---|
| 基础强化 | 自动微分算法与正则化技术 | 手写数字识别模型 |
| 进阶应用 | 卷积神经网络架构设计 | 图像分类系统开发 |
| 科研实战 | 显著图分析与模型优化 | 学术论文撰写指导 |
课程从感知野计算原理出发，重点剖析池化层反向传播机制，结合最新Transformer架构在计算机视觉中的应用案例，使学员掌握前沿网络优化技术。
在代码实践环节，学员将完成从数据预处理到模型部署的全流程开发，包括TensorFlow与PyTorch双框架的对比实践，培养工程化落地能力。
实行双周进度评估制度，通过代码审查与模型效果对比，确保每位学员的技术成长可视化。建立学习档案跟踪系统，记录从基线测试到结业答辩的全过程表现。
课程结束后提供持续6个月的学术咨询支持，包括论文修改建议、会议投稿指导、项目成果转化等增值服务，构建长期学术发展生态。
