1、 专业 研讨课（ 1） 课程 教学大纲 Course Outline 课程基本信息（ Course Information） 课程代码 （ Course Code） MS113 *学时 （ Credit Hours） 32 *学分 （ Credits） 2.0 *课程名称 （ Course Title） （中文） 专业 研讨课（ 1） （英文） Seminar (1) *课程性质 （ Course Type） 研讨 课 授课对象 （ Target Audience） 致远 学院计算机科学班（ ACM班） *授课语言 (Language of Instruction) 中文 *开课院系 （ Sc
2、hool） 致远 学院 先修课程 （ Prerequisite） 计算机 科学导论， 数据 结构， 程序 设计与 算法，机器学习 授课教师 （ Instructor） 卢宏涛 课程网址 (Course Webpage) *课程 简介 （ Description） （中文 300-500 字，含 课程性质、主要教学内容、课程教学目标等 ） 该 课程 是 专门针对 致远 学院计算机科学班（ ACM 班 ） 三 年级 同学 开设的 专业研讨课，属于必修课。 课程内容 为组织同学们围绕计算机 科学的一些热点内容展开 研讨，将 同学进行适当的分组， 然后以 组为单位进行 方向 确定、文献 搜集 、 文献
3、 阅读、 讲座 、研讨、 实现 系统 并 进行汇报等环节。 本期 研讨内容包括图模型、k-means聚类 、 EM算法 、变分推理、 生成对抗 网络、深度强化学习等内容。 课程的教学目标是 通过 该 研讨课， 培养 同学们 具备从事 科学研究的基本能力，包括文献搜集、 方向 确定、阅读文献、 Presentation 能力、项目 实现 等 。 同时 ， 更重要的是 让 同学们接触到计算机科学中的国际研究前沿和研究热点， 开阔 学术视野，寻找可能的研究 方向 ， 为进行更 深 入 的 研究 打下 基础。 *课程简介 （ Description） （ 英文 与中文内容对应 ） This cours
4、e is a required course specifically for junior students of the ACM honored class of Zhiyuan college. The goal of the course is to organize the students to make seminars reporting the recently important topics and research directions in computer science. The students are divided into groups with no m
5、ore than 3 students and they are required to determine a topic, collect references, read papers, make presentations and possibly implement methods. This term the contents include graph model, k-means clustering, EM algorithm, variational inference, generative adversarial networks and deep reinforcem
6、ent learning. After this course, the students are expected to improve their ability of reference collecting, paper reading, presentation and even programming. And more importantly, by this course they can get to know what are the currently active research focuses in the world and what are the recent
7、 advances. The course can pave a way for their future research. 课程教学大纲（ course syllabus） *学习目标 (Learning Outcomes) 1 了解 计算机科学最新国际研究热点 。 2 掌握相关 方向 的 最新进展。 3 引导 学生进入科学研究。 4 培养 文献搜集、阅读、 理解 能力 。 5. 改善作 Presentation的 能力 。 *教学内容、进度安排及要求 (Class Schedule &Requirements) 教学内容 学时 教学方式 作业及要求 基本要求 考查 方式 GAN的 基本
8、原理 和 进展 2 课堂 授课 阅读 文献 了解什么是 GAN 讨论 、 提问 图模型 2 研讨 课 阅读 文 献 掌握 图模型 报告 、 讨论 、 提问 k-means聚类 2 研讨 课 阅读 文献 掌握 k均值聚类 报告 、 讨论 、 提问 EM算法 2 研讨 课 阅读 文献 掌握 EM算法 报告 、 讨论 、 提问 变分 推理 4 研讨 课 阅读 文献 掌握变分 推理 报告 、 讨论 、 提问 信息 素养与信息检索 技能 2 课堂 授课 阅读 文献 掌握 信息检索基本方法 讨论 、提问 GAN， DCGAN 4 研讨 课 阅读 文献 理解 GAN和 DCGAN 报告 、 讨论 、 提问
9、同行追踪与学科前沿分析 2 课堂 授课 阅读 文献 掌握 基本方法 讨论 、提问 学术道德和学术规范 2 课堂 授课 阅读 文献 掌握 基本方法 讨论 、提问 信息 检索课程汇报 2 汇报课 做 汇报讲稿 掌握 基本方法 报告 、 讨论 、提问 GAN 和Reinforcement 学习 4 研讨 课 阅读 文献 掌握基本原理、方法 报告 、 讨论 、 提问 实现 结果总体汇报 4 研讨 课 编程实现方法 实现 方法、进行比较 报告 、 讨论 、 提问 *考核方式 (Grading) （成绩构成） 报告 60% + 系统实现 40% *教材或参考资料 (Textbooks & Other Materials) 1. Bishop. Machine Learning and Pattern Recognition 2. CVPR 会议论文集 3. NIPS 会议 论文 集 其它 （ More） 备注 （ Notes） 备注说明 ： 1 带 *内容为必填项。 2 课程简介字数为 300-500字；课程大纲以表述清楚教学安排为宜，字数不限。
