考核 建议 对应课程 考核/评价细则 环节 分值 目标 课程不同阶段设置对应的上机操作案例，根据每个实验的实 际完成情况及实验报告完成情况进行综合评分。 (1)很好的完成了所承担的设计任务，设计有新意，程序调 试顺利， 结果正确，回答提问准确，90~100分。 (2)较好地完成了所承担的设计任务，设计完全，程序调试 阶段实 较顺利， 验完成 30 结果正确，回答问题准确，80~89分。 1,2,3,4 情况 (3)能够完成所承担的设计任务，经提示程序调试通过，结 果正确， 回答问题基本准确，70~79分。 (4)设计没有严重错误，经老师指导调试成功，结果正确， 能够回答 基本问题，60~69分。 (5)不能独立完成设计任务，不及格处理。 包括期末卷面成绩（占60%）和上机考试成绩（占40%），是 期末考 60 对学生所学本课程知识的掌握程度和基本技能的运用程度而 1,2,3,4 试成绩 进行的考核。 七、主要教学参考资源 教材： 《人工神经网络理论及应用》韩力群著，机械工业出版社，2017.07 推荐参考资料： (1)《人工神经网络教程》韩力群著，北京邮电大学出版社，2006.12 (2)《神经网络与深度学习》邱锡鹏著，机械工业出版社，2020.04 (3)《神经网络与深度学习一一基于TensorFlow框架和Python技术实现》 包子阳著，电子工业出版社，2019.04 教学参考资源： https::/mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm(网易云课堂： 神经网络与深度学习) https:/icourse163.org/course,/DA-1002183004(中国大学M00C:神经网络和 深度学习) https:www.bilibili.com/video./av51673211/(吴恩达神经网络与深度学习)考核 环节 建议 分值 考核/评价细则 对应课程 目标 阶段实 验完成 情况 30 课程不同阶段设置对应的上机操作案例，根据每个实验的实 际完成情况及实验报告完成情况进行综合评分。 （1）很好的完成了所承担的设计任务，设计有新意，程序调 试顺利， 结果正确，回答提问准确，90～100 分。 （2）较好地完成了所承担的设计任务，设计完全，程序调试 较顺利， 结果正确，回答问题准确，80～89 分。 （3）能够完成所承担的设计任务，经提示程序调试通过，结 果正确， 回答问题基本准确，70～79 分。 （4）设计没有严重错误，经老师指导调试成功，结果正确， 能够回答 基本问题，60～69 分。 （5）不能独立完成设计任务，不及格处理。 1,2,3,4 期末考 试成绩 60 包括期末卷面成绩（占 60%）和上机考试成绩（占 40%），是 对学生所学本课程知识的掌握程度和基本技能的运用程度而 进行的考核。 1,2,3,4 七、主要教学参考资源 教材： 《人工神经网络理论及应用》韩力群著，机械工业出版社，2017 .07 推荐参考资料： （1）《人工神经网络教程》 韩力群著，北京邮电大学出版社，2006.12 （2）《神经网络与深度学习》邱锡鹏著,机械工业出版社， 2020.04 （3）《神经网络与深度学习——基于 TensorFlow 框架和 Python 技术实现》 包子阳著，电子工业出版社，2019.04 教学参考资源： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm（网易云课堂： 神经网络与深度学习） https://icourse163.org/course/DA-1002183004（中国大学 MOOC：神经网络和 深度学习） https://www.bilibili.com/video/av51673211/（吴恩达 神经网络与深度学习）