2020年12月14日星期一上午10：10，青年教师吴昌浩老师在2-701开展了《Python数据分析与展示》的教学公开课。

《Python数据分析与展示》是计算机科学与技术专业的一门专业选修课程，整个课程从复习Python关键语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何表示数据，再到如何对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，到最后如何设计一个完整的数据爬虫程序，层层推进，帮助学生掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。

本次公开课的主要内容是讲述深度学习图片分类算法。吴昌浩老师首先引入“deep learning”关键词在Google搜索引擎7年内的搜索热度，使学生对深度学习的热度有了初步了解，然后简单介绍了深度学习高热度的外在原因分别是大数据和GPU的快速发展。并对人工智能、机器学习、深度学习之间的关系展开了详细的讲解。之后通过文字和图片对机器学习和深度学习进行对比，得出深度学习在大数据的情况下性能远远好于机器学习的结论。通过图形和动画详细讲解了神经网络中卷积层、池化层、激活层的计算流程。最后通过在线GPU计算平台Kaggle讲解和训练图片识别网络，使学生掌握神经网络相关知识的同时，也能对具体的图像数据建立分类网络，提升了实战技能。课后，吴昌浩老师和在场听课教师进行了交流。

本次教学公开课的开展，不仅展示了青年教师的课堂教学水平，提升了自身教学技能，也促进了课程组教师之间的教学交流。