课程从机器学习基础强化训练开始，重点解析神经网络架构设计原理。在建立完整的数学建模思维后，逐步展开卷积神经网络的技术详解，包含池化层反向传播机制、感知野动态计算等关键技术节点。
| 教学阶段 | 技术要点 |
|---|---|
| 基础强化 | 分类回归算法回顾/前馈网络架构设计 |
| 算法优化 | 自动微分实现/正则化防过拟合策略 |
| 专项突破 | CNN体系结构/显著图技术解析 |
课程负责人Pavlos教授现任哈佛大学应用计算科学研究所项目主任，具有丰富的分布式计算系统研发经验。曾主导国家可扩展集群项目(NSCP)建设，在时间序列分析、天体物理计算等领域发表多篇核心论文。
教学模块采用阶梯式推进模式，在完成基础理论验证后，逐步增加实战项目的复杂度。最终阶段要求学员结合NLP、图像识别等具体应用场景，完成具备学术价值的创新性研究课题。
提供哈佛大学图书馆电子资源访问权限，配套最新版《深度学习实战手册》及专业文献导读服务。研究阶段配备助教团队进行代码审查和技术答疑。
