2022年5月10日下午赵冬梅院长特邀软件工程专业王井阳教授做题为《基于深度学习的时间序列数据预测模型研究》的专业开展线上讲座，此次讲座时长90分钟左右，对如何深度学习相关理论知识进行讲解，帮助学生们拓宽了知识面，拓宽了学生们的眼界。帮助学生们了解人工智能大数据前沿技术，讲解了软件工程中关于技术前沿的内容。
本次讲座从三个方面介绍，分别为：深度学习概述，深度学习框架，深度学习分类等。在讲座中学生们清楚得了解到：深度学习是基于机器学习延伸出来的新领域，是由大脑启发的神经网络的机器算法。
学生们清楚地了解到图像识别最常用的就是人脸识别，目标检测，以图搜图等，且深度神经网络受启发于人的神经元，了解到循环神经网络(RNN):针对序列数据而生的神经网络，核心在于循环使用网络层参数，避免时间步增大带来的参数激增，并引入隐藏状态，用于记录历史信息，有效的处理数据的前后关联性以及长短期记忆网络(LSTM):引入3个门和记忆细胞，控制信息传递，遗忘门，输入门，输出门，其中记忆细胞LSTM基于RNN的一种时间循环神经网络，通过独特设计，缓解RNN带来的梯度爆炸和梯度消失所造成的影响。GRU:也缓解RNN带来的梯度爆炸和梯度消失所造成的影响。
学生们对于损失函数得定义即：用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。也有了优良更加清晰得认识。
讲座中王井阳教授还对CNN（卷积神经网络）做出了解释，并针对图像领域任务提出了，包含卷积层和池化层的两大分类。对填充和填充层的作用也做出了更深的阐释。
王井阳教授用通俗易懂的语句为学生们进行讲解，让大家受益匪浅。
