《深度学习》课程过程化考核方案
《深度学习》是人工智能方向中的一门进阶课程，也是人工智能领域的热门学科。通过学习本门课程，学生能够掌握部分较为前沿的算法原理与应用，提升学生理论能力与实践能力。为了确保教学质量、公平有效的评价学生的学习效果，该课程采用的过程化考核方案为：雪梨（平台）作业占55%，平时成绩占15%，期末考核占30%，具体细化如下。
1. 雪梨（平台）作业
第一次考核/作业：完成初识深度学习notebook课后练习，5分；
第二次考核/作业：完成rosenblatt感知器notebook课后练习，5分；
第三次考核/作业：完成最小均方法notebook课后练习，5分；
第四次考核/作业：画出第四章PPT中两个复合函数的结构图，5分；
第五次考核/作业：推导Logistic激活函数与Softmax激活函数的导数公式，10分；
第六次考核/作业：自编码器综合练习，10分；
第七次考核/作业：卷积神经网络综合练习，10分；
第八次考核/作业：简述正则化的作用，说出对深度学习算法的5种正则化方法，并选择一种正则化方法详细说明其原理，5分。
特别说明，雷同作业一律0分；学生对作业判定结果有异议，可以找老师申诉，课程组经过综合考虑之后，给学生最终答复。
2. 平时表现
平时表现包括出勤、回答老师问题、解答同学问题、对本课程的教学提出一些建设性的建议等，该项总共占15分，老师平时做好记录，学期末对所有学生进行综合给分。
3. 期末考核
为了检验学生对本课程知识的整体掌握情况，学期末对学生进行期末考核，该项占30分。特别说明，所有学生必须参加期末考核，不参加期末考核的学生最终成绩为不合格。
课程学员
5-刘佳豪
3-刘博文
4-于洋
6-刘万里
5-闫文鑫
5-邓敖
7-童盛
33-张梦如
6-安佳