Teaching

Undergraduate level

随机过程

我从2025-2026学年开始讲授本科课程“随机过程”，课件如下。

• 0 概率论预备知识
• 1 随机过程基本概念

Introduction to Machine Learning

See an introductory lecture on machine learning here

深度学习与计算机视觉

自2021年起，我与王兴刚教授共同讲授本科课程“深度学习与计算机视觉”。以下提供课程讲义与往年实践项目，帮助同学加深理论理解并提升编程实践能力。

课程讲义（2026年秋季）

• 课程导览：介绍课程安排、实验主线、分组要求与评价方式。
• 第三讲：从线性模型开始：以图像分类为例，介绍线性模型、逻辑回归与 Softmax 回归，以及模型训练、评价与泛化。

往年实践项目

• 实践项目一：使用梯度下降训练线性模型
• 实践项目二：训练单隐层神经网络
• 实践项目三：训练卷积神经网络
• 实践项目四：构建用于 MNIST 手写数字生成的生成对抗网络（GAN）

Graduate level

Probability and Stochastic Processes II

I am teaching the graduate (and Ph.D.) level course “Probability and Stochastic Processes II,” with Dr. Zenan Ling, see slides here:

• Stochastic convergence
• Decision
• Estimation part 1
• Estimation part 2

Convex Optimization

• An introductory lecture on non-convex optimization