4月17日上午，信息工程学院在思源楼开展了《神经网络核心训练算法》公开课。本次公开课由数据科学系专任教师郝慧君主讲，课程组教师积极参与观摩听课，并在课后开展了深入的教学研讨活动。

本次公开课，郝慧君老师围绕神经网络的核心训练算法——反向传播展开讲解。她首先从链式求导法则出发，系统阐述了反向传播的数学原理，进而深入剖析了误差从输出层逐层向前传递、计算各层参数梯度的完整流程。通过正向传播完成预测、反向传播计算梯度、梯度下降更新参数的循环讲解，郝老师帮助参训教师清晰理解了模型如何不断减小误差、逼近真实分布。课程内容兼具理论深度与工程实践导向，旨在夯实教师对深度学习模型训练机理的理解，提升模型搭建与调优能力。

公开课上，郝慧君老师注重与学员的互动交流，通过公式推导、计算流程拆解与实例分析相结合的方式，引导学员积极思考，现场学习氛围浓厚。

课后研讨环节，听课教师对本次公开课给予了充分肯定，认为课程内容基础扎实、逻辑清晰、重点突出，对理解神经网络训练过程具有重要启发意义。同时，与会老师对课堂资源利用、学生参与方式以及数学逻辑内容的练习设计提出了宝贵意见。学院也将继续推进此类高质量教学活动，搭建学术交流平台，促进前沿技术向教学实践转化，助力教师专业成长与学科发展。

(数据科学系 2026.4.21)