本门课程主要涵盖了深度学习的基础知识和技术，包括全连接网络、BP、CNN、RNN、GAN等内容，同时还会介绍一些新的技术和经典网络，如ChatGPT、LSTM、ResNet、DenseNet等。
这门课程由侯淇彬老师授课，内容涵盖了深度学习入门的要点，教学内容涵盖了神经网络等基础知识，以及一些前沿技术的介绍。
教材方面可能会有一些参考书籍或资料，具体以课程要求为准。
课程内容主要包括全连接网络、BP、CNN、RNN、GAN等深度学习相关的知识点，同时还会介绍一些新的技术和经典网络。
- 考核方式： 本门课程的考核方式为60%平时成绩和40%期末大作业，而非期末考试。
- 给分情况： 学生们普遍反映给分情况较好，平时作业和大作业有一定的创新性和实践性。
- 是否签到点名： 暂无相关信息反馈。
- 授课风格： 学生们对侯淇彬老师的授课风格评价较高，认为老师年轻、友好且认真负责。
考核方式为平时成绩占比60%，期末大作业占比40%，无期末考试。
往年的大作业题目主要包括复现顶会论文等内容，难度适中，对于新入门的学生也比较友好。
综合学生的评论来看，这门课程涵盖了深度学习的基础知识和一些前沿技术，考核方式以平时作业和大作业为主，给分情况较好，授课风格友好并且有趣。对于想要学习深度学习入门知识的同学来说，这门课程是一个不错的选择。