深度学习在计算机科学与技术中的应用与挑战探究
深度学习在计算机科学与技术中的应用与挑战探究
引言
计算机科学与技术的发展历程
深度学习的兴起及其对CS&T的影响
深度学习基础知识回顾
人工神经网络模型简介
神经网络训练方法：前向传播、反向传播等
激活函数、损失函数和优化算法概述
深度学习在计算机视觉中的应用实践
图像识别系统设计思路分析
特征提取和分类策略讨论
模型优化技巧介绍（如数据增强）
实际案例分享（自动驾驶车辆图像处理）
自然语言处理领域中深度学习的进展情况评估
语言模型构建与词嵌入方法探讨
RNN/LSTM/GRU等序列模型介绍及比较
CNN/DL-based models应用研究
应用挑战与解决方案讨论
A) 数据预处理问题
数据质量控制
a) 缺失值填充策略
b) 异常值检测并修正
数据扩充和增强
B) 模型泛化能力提升
正则化技巧
a) L1/L2正则项作用解析
b) dropout技术实现描述
未来趋势展望 & 结论
参考文献列表
