广东工业大学蕴瑜课堂

信息处理理论及技术是信息工程学院的信息与通信工程、新一代电子信息技术、通信工程等硕士专业的专业学位课。课程教学以现代信号处理方法为主要教学内容，具体包括：信号估计理论、信号检测理论、现代谱估计、自适应滤波器、线性时频分析、阵列信号处理等。要求学生掌握现代信号处理的基本概念和方法，具有一定的算法设计和编程实现能力。

本课程教授应用深度学习最新成果解决围绕图像分类和理解的计算机视觉实际问题。

       近几年人工智能已然成为科技、产业乃至整个经济的特征。经过结构改进(引入反馈)的人工神经网络CNN有效解决了非线性分类问题，使得人工智能的准确率提高了10个百分点，满足实用要求。结合日益有效、经济的GPU硬件加速，人工智能高涨、遍及社会各个角落，也深深影响到本学院的科研和研究生培养工作。珠江三角洲面向硕士毕业生的深度学习岗位年薪高出其它岗位5万多。2017年秋季招聘，信息、计算机等数个学院中最高30万年薪的Offer便是深度学习的数据挖掘岗位。造就2019年“华为百万年薪少年”的领域是深度学习、视频、流媒体。本学院已于2019年5月开通深度学习服务器集群，使用最高规格的Nvidia Tesla P100加速深度学习。本学院很多科研工作也逐步转入深度学习应用，尤其那些涉及图像、视频的科研工作、项目。本学院在这方面的理论课程充足、完备：《数字图像处理》、《数字视频处理》、《计算机视觉》、《机器学习》等。问题在于如何尽快从这些课程和相关论文、书籍的理论转入到实践，进行科研、创新，也使得学校购入的包括深度学习服务器集群和后续的仪器、设备物尽其用、充分发挥效能。这方面的特殊性一是众多现成的开源资源。有效利用可大幅缩短迈入实践的时间。实际上庞大的人工智能产业均建筑于几个开源代码上，尤其Google的Tensorflow、Facebook的Caffe2和Torch(两者合为PyTorch)。二是Python成为调用这些资源最简洁方式。寥寥几句Python代码便可完成复杂人工智能处理。

        特在此申请开设本课程促进上述深度学习的理论过渡到实践。本课程选用Adrian Rosebrock编写的《Deep Learning for Computer Vision With Python》作教材。其PDF文档和中文译文广泛流传于深度学习社交网站和群组。作为网上“你现在应该阅读的7本最好的深度学习书籍”的最新条目，该书理论与实践相结合，进一步巩固深度学习的基础、原理。并且清晰易懂，使得看似复杂的算法和技巧变得易于掌握和理解。书中包含很多先进的深度学习技术如物体识别(猫、狗、车辆等)、破解图片验证码、人脸特征点检测、人面部表情(喜怒哀乐)检测、人性别和年龄判断、多GPU训练等，更提供可上机实现的包含LeNet/GoogleLeNet、ResNet、SqueezeNet、VGGNet等人工神经网络在内的根据一百二十多万张ImageNet图片数据集的最前沿研究成果。书中许多实用技巧和建议，很少包括在其他书籍或大学课程中。

        工学一号馆403实验室多年积累的多媒体方向的实践教学和实验室建设为本课程的开设、开展提供有力支撑。为顺应科技、产业的风向转变和发展，该实验室通过本科毕业设计及其之前的移动多媒体方向综合课程设计、部分硕士生的研究工作从TI DSP芯片、传统视频的实时通话和流媒体点播转到深度学习在图像和视频的应用。迄今已经实现OpenCV、HTML5网页、安卓页面为视频输入输出前端以及WebRTC实时视频通话中的人脸特征点检测、喜怒哀乐等人面部表情检测、人性别和年龄判断、物体识别、人体姿态识别。在2019年度实验室建设中更计划增添支持全景播放与深度学习加速的无线终端、全景摄像机、安卓开发与网络视频智能处理的工作站等一批仪器、设备，以推进这方面的实践教学。毕竟教学内容非纸上谈兵：不仅依赖于实验室及其仪器、设备，更仰仗师资的经验、技巧、成果。

《高级语言程序设计》是通信工程、电子信息类专业的一门专业基础课。内容包括C语言设计以及数据结构两大部分，系统学习C语言的基本知识和基本语法，掌握数据的组织方法、存储数据的结构及在结构上执行的操作。通过本课程学习，训练学生解决问题的逻辑思维能力、编程思路和技巧，使学生具有较强的利用C语言编写软件能力；训练学生掌握多种数据结构的特点、存储表示、运算方法及在计算机科学中的基本应用，培养、训练学生选用合适的数据结构和编写高质量应用程序的能力，为后续课程学习打下良好的理论基础和实践基础。

《通信电路与系统》课程是通信工程、电子信息类专业的专业基础课之一。课程主要介绍无线电通信系统中涉及的高频功能电路的组成、功能及工作原理和分析方法。通过本课程的学习，可以使叙述系统、完整地掌握高频电子线路的基本概念和基本理论，掌握各种高频功能电路的结构、原理、分析方法和参数计算。

在本门课程中，您将会轻松地学到三维虚拟编程基础知识，通过沉浸式的编程实践让您体会到学习虚拟现实编程的乐趣，深入体会到三维世界的奥秘。在每个场景中，您可以学习到编程知识，灵活地通过编程控制三维游戏物体。

       数字图像处理是信息工程专业的一门专业核心课程。本课程学习的目的在于使学生了解数字图像处理的基本概念、基本原理和基本方法，重点掌握典型的数字图像处理任务的四大主要知识模块：图像增强、图像分割、图像表示与描述、图像识别。在上述基础上，要求学生具有一定的图像处理方案设计能力和编程实现能力。

       本课程的学习目标包括三个方面：

      （1）掌握和理解图像处理（主要包括图像增强、图像分割、图像描述和图像识别）的基本原理及方法。

      （2）分析影响设计目标和技术方案的各种限制和矛盾因素。

      （3）根据问题特征选择图像处理的研究路线以及设计实验方案。

《通信电路与系统》是电子信息、通信类专业的主要专业基础课之一。课程主要介绍无线电通信系统中涉及的高频功能电路的组成、功能及工作原理和分析方法。通过本课程的学习，可以使学生系统、完整地掌握通信电子线路的基本概念和基本理论，掌握各种高频功能电路的结构、原理、分析方法和参数计算。课程注重实验环节，通过理论学习和实践，达到能够设计电路、解决实际问题的能力。

       该课程主要讲述仿生嗅觉原理、系统构成及应用三个方面介绍仿生嗅觉的生理 学基础和系统原理与技术，旨在让学生认识理解仿生嗅觉系统的原理及应用。 详细讲授每章的内容，结合国内外相关课程知识，定期在课堂上同步讲解最新 科研成果相关知识，结合实验理解理论知识，做到理论知识与具体实践相结合。 

  模拟电子技术是电气、电子信息类和部分非电类专业本科生在电子技术方面入门性质的技术基础课。本课程通过对常用电子器件、模拟电路及其系统的分析和设计的学习，使学生获得模拟电子技术方面的基本知识、基本理论和基本技能，为深入学习电子技术及其在专业领域中的应用打下基础。

《水处理生物学》是给排水科学与工程专业的一门专业理论基础课。内容包括原核微生物、古菌、真核微生物、病毒、微生物的生理特性、微生物的生长和遗传变异、微生物的生态、微生物对污染物的分解与转化、污水生物处理系统中的主要微生物等内容。

课程编号：209083

课程名称：室内环境与空气品质

英文名称：Indoor Envoinment and Air Quality

开课单位：土木与交通工程学院                 开课学期：春

课内学时：24                                 教学方式：讲授

适用专业及层次：人工环境工程硕士专业学位    考核方式：考查

本课程较全面、系统地介绍人工环境工程学科室内环境（尤其是室内空气环境）的最新研究进展及发展趋势，主要内容包括：室内空气品质对健康的影响；室内空气品质评价方法；室内空气品质的影响因素；颗粒物、微生物的散发及传播机理；室内污染物的检测方法；室内空气污染物控制方法及技术等研究领域的国内外研究现状、发展趋势和前沿领域的发展动态介绍。

本课程通过对室内空气环境各研究领域最新发展的介绍与阐述，使研究生对人工环境工程学科各研究领域有较深入的了解和认识，拓宽人工环境工程专业型研究生的知识面，开阔视野，为学习后继课程、开展科学研究打好基础。

水文学与水文地质学是给水排水科学与工程专业的一门专业技术基础课，它研究水文和水文地质现象的变化规律及其在工程上应用的学科。其中水文地质学部分主要介绍矿物与岩石、地质作用与地质构造，地形地貌与第四纪地层、土的物理性质及工程分类，地下水形成与运动，不同地貌区地下水的分布特征等内容。水文学部分主要介绍水文学概念与水文测验，水文统计基本原理与方法，年径流及洪、枯径流，降水资料的收集与整理；小流域暴雨洪水流量的计算、城市降雨径流等内容。通过该课程的学习使学生正确理解水文学与水文地质学的基本概念、基本原理和基本计算，为后续专业课程学习打下良好的基础。

《给排水科学与工程概论》是《高等学校给排水科学与工程本科专业指南》中指定的给排水科学与工程专业的一门专业核心课程。通过该课程中蕴含的思政教育资源学习，引导学生深刻理解与认识所学课程对于水资源、管网、水处理、设备与智能化、经济以及建筑给排水等各方面的重要性，培养学生的职业素养、职业使命感与责任感、正确的工程伦理道德等。

    在课程团队的共同努力下，本课程改变了传统的教学模式，利用多媒体及网络技术，开发了大量的多媒体教学资源，使学生能从不同的侧面、以不同的方式了解和熟悉给排水科学与工程的专业发展前景、专业学习的主要内容以及专业发展的前沿课题，同时为该专业学生如何规划大学四年的学习与生活、努力的方向以及如何为日后可能从事的工作作准备等，提供有意义的引导和指导。