近年来，深度学习作为机器学习领域最受欢迎的技术，在计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、信息和图像检索、语音和手写识别等领域发挥着革命性的作用。“深度学习”作为计算机教育的核心专业课程之一，本科生必须具有较强的理解能力和一定程度的创新能力。为了使本科生更好地学习相关的理论和模型，建立一套深度学习案例库模型是时代的趋势.

一是深度学习研究发展现状

2016年3月，AlphaGo与职业九段世界冠军李世石进行围棋人机大战，总比分4-1获胜。2017年5月，在乌镇围棋峰会上，与世界第一棋手柯洁作战，以3-0获胜。围棋界公认AlphaGo棋力已超过人类职业围棋的顶级水平。2019年1月，Deepmind团队研发的AlphaStar完成《星际争霸2》首秀，击败人类职业玩家TLO和MaNa，人工智能是下一个城市。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的出色表现宣布了人工智能时代的到来。这些表现与人类对深度学习领域的深入研究是分不开的。越来越多的人加入了深度学习的行列，包括许多本科生。特别是计算机相关专业的本科生，有数学基础，学习过数据结构、算法等课程，为深度学习奠定了坚实的基础。

二是深度学习教育发展近况

深度学习是一门多学科交叉学科，以优化论、概率论、矩阵论、接近论、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和深度强化学习理念的到来，以往的教学方法已经不能满足师生的需求，无法实现教学目标。根据近年来高校深度学习课程的教学情况，存在以下问题：

（1）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。许多高校使用的基础教材是由许多高校使用的。IanGoodfellow等人编的《DeepLearning》一本书涵盖了大部分的理论和核心算法。但内容深奥，内容量大，本科生教学难度大。一些实践教材，如《深度学习与实践》、《深度学习原则与》TensorFlow实战中提供的案例往往是大量的代码和少量的注释，不利于本科生的学习。

(2)模型复杂深奥，算法晦涩难懂

近年来，随着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)它们都是流行的深度学习模型。但由于黑盒模型和大量参数的特点，本科生很难理解其过程，容易失去学习兴趣。

三、深入学习教学改革发展

近年来，不断提出本科生深度学习课程的教学改革方法。文献[2]提出根据深度学习课程的学科特点，进行适度的科研指导，并与实际应用相结合。文献[3]提出教材建设，以更科学、更合理、更优秀的教材适应国际信息学科的快速发展。文献[4]建议使用众包模式平台Kaggle让学生感受到如何利用深度学习来解决实际问题。文献[5]提出，深度学习课程应具有逐步深化的特点，以实现教学目的。许多教学研究人员提出的教学改革方法是改进课程内容，或借助第三方平台促进学生的学习。但教学大纲的内容并没有以简单的方式传达给本科生。因此，如何以简单的方式向学生传达深度学习内容，是否能构建一个生动的深度学习模型，使学生更好地理解深度学习算法。

四，“深度学习”案例库建设

“深度学习”案例库概念的提出，结合现代教育技术，通过虚拟模型将深度学习算法的过程转化为视觉界面，为初学者提供视觉模型。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，使教师和学生有不同的体验。建设和使用“深度学习”案例库还应注意以下问题：

（1）教学内容设计

由于深度学习课程理论抽象，模型复杂深奥，算法模糊，教师需要控制深度学习课程的进度，从浅到深，设计相应的教学模型。模型标准化强，内容相关性强，问题启发性强，案例实用性强，进一步提高教学效率。而不是使用罕见和模糊的算法来打击学生的学习兴趣。

(2)教学方法

教师不应依赖案例数据库，充分准备各部分知识，合理选择教学案例，合理使用开源工具，解释模型的内容和层次。同时，最好将教学内容带入知识背景，以激发学生的学习兴趣。教学语言需要精炼，留出足够的时间改变模型参数，调整模型，以便更好地理解算法和模型。虽然深度学习课程内容抽象，但教学难度较大。但如果教师能选择合适的案例，与学生在课堂上有良好的互动，注意学生的课堂反馈，相辅相成。可以更好地保证深度学习教学的有效性，“深度学习”案例库也能起到更好的作用。