李艳凤 陈后金

[摘 要] 深度学习作为机器学习的一个新分支，在学术界和工业界受到了廣泛的关注。深度学习是一门理论与实践紧密结合的课程，为增强学生利用深度学习理论和方法解决工程实际问题的能力，探索与实践了研究性实验教学。以“基于Faster R-CNN的乳腺X线图像肿块检测”内容为例，基于前沿的、有实际价值的科研项目，按照高阶性和创新性的目标设计实验内容。通过研究性实验教学，加深了学生对课程相关理论的理解与应用，增强了学生的高阶思维能力和创新能力。

[关键词] 深度学习;目标检测;研究性实验教学

[基金项目] 2020年度教育部新工科研究与实践项目“面向新工科的信号与信息系统系列课程改革”（E-DZYQ20201402）;2020年度北京交通大学研究生优质核心课程及教育教学改革项目“‘深度学习课程建设”（134793522）;2019年度北京交通大学教改项目“模式识别与机器学习慕课建设与应用”（356369535）

[作者简介] 李艳凤（1988—），女，河北廊坊人，博士，北京交通大学电子信息工程学院副教授，主要从事信号与信息处理及模式识别研究。

[中图分类号] G420   [文献标识码] A   [文章编号] 1674-9324（2021）19-0137-04      [收稿日期] 2020-12-17

为主动应对、适应并引领新一轮科技革命和产业革命，国家提出了以信息化和智能化为主要特征的新工科战略。在新一代人工智能阶段，国家高度重视发展人工智能。在此背景下，社会对电子信息类人才的需求也发生了改变[1]，社会需要具有深厚理论基础、多学科综合能力及创新能力的优秀人才。……