摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为计算机科学领域的重要研究方向。大学课程不仅需要传授知识和技能，还需要注重学生的思想道德素质和社会责任感的培养。因此，在《深度学习基础》课程中，思政建设也应该是一个重要的方面。传授深度学习的基本概念和理论知识，培养学生的技术能力和创新精神，强调深度学习技术的应用价值，培养学生的团队合作意识和社会责任感。

关键词：人工智能；深度学习；思政建设

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为计算机科学领域中的重要研究方向。同时，作为高等教育的一部分，大学课程不仅需要传授知识和技能，还需要注重学生的思想道德素质和社会责任感的培养。因此，对于《深度学习基础》课程来说，思政建设也应该是一个重要的方面。

传授深度学习的基本概念和理论知识，培养学生的技术能力和创新精神。强调深度学习技术的应用价值，让学生了解人工智能技术在社会和经济发展中的重要作用。培养学生的团队合作意识和社会责任感，让他们了解人工智能技术的社会影响和责任[1-5]。

一、Python是一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大、可移植性强等特点。

在当前的信息时代，计算机技术已经成为各行各业的基础工具，而Python作为一种通用的编程语言，在科研、数据分析、人工智能等领域得到了广泛应用。同时，作为高等教育的一部分，大学课程不仅需要传授知识和技能，还需要注重学生的思想道德素质和社会责任感的培养。因此，在Python入门课程中，思政建设也应该是一个重要的方面。

1. 强调信息技术的重要性：在教学过程中，引导学生认识到信息技术在国家发展中的重要作用，以及Python作为一种通用的编程语言在信息技术中的应用价值。同时，让学生了解信息技术的发展趋势和未来发展方向，以及如何通过学习Python等编程语言来适应技术变革。

2. 强调创新精神：在课程中强调创新精神的重要性，鼓励学生在学习Python的过程中，注重自主思考和创新能力的培养。同时，通过案例分析和项目实践等方式，让学生了解Python在科研、数据分析、人工智能等领域的应用，以及如何通过创新来推动技术进步和社会发展。

3. 强调服务国家战略：在教学过程中，引导学生认识到Python作为一种通用的编程语言，在服务国家战略方面的重要作用。例如，在经济建设、环境保护、医疗卫生等领域的应用，以及如何通过技术创新来支持国家战略目标的实现。

4. 强调社会责任感：在课程中强调学生的社会责任感，让他们了解Python在信息安全、隐私保护等方面的重要作用，以及如何通过技术创新来维护社会公正和人权。同时，鼓励学生参与相关社会活动和公益事业，为社会做出贡献。

二、神经网络教学融入课程思政可以通过以下方式实现：

1. 强调伦理和社会责任：在神经网络教学中，强调学生在应用神经网络技术时应具备的伦理意识和社会责任感。讨论人工智能在隐私保护、公平性、歧视性等方面可能带来的问题，并引导学生思考如何设计和使用神经网络算法以确保公正和社会利益。

2. 探讨人工智能的社会影响：在神经网络教学中，引导学生思考人工智能对社会的影响，包括就业、教育、医疗、隐私等方面的变化。鼓励学生从社会发展的角度思考神经网络技术的应用，促使他们认识到技术进步与社会发展之间的相互关系。

3. 强调数据隐私和安全：在神经网络教学中，注重数据隐私和安全的教育。讨论数据收集、存储和处理过程中可能涉及的隐私问题，引导学生思考如何保护个人和组织的数据隐私，以及如何避免数据泄露和滥用。

4. 培养创新思维和问题解决能力：在神经网络教学中，鼓励学生进行创新性的项目实践和研究。通过培养学生的创新思维和问题解决能力，引导他们在神经网络技术应用中考虑社会、伦理和法律等方面的因素，培养他们的综合素质和责任感。

5. 引导学生关注国家战略需求：在神经网络教学中，介绍国家在人工智能领域的发展战略和需求。引导学生了解国家在人工智能技术研发、应用推广和产业发展方面的重要举措，激发他们对国家战略的关注和参与意识。

随着人工智能技术的快速发展，大学课程需要关注学生的思想道德素质和社会责任感的培养。在《深度学习基础》课程中，思政建设可以通过传授深度学习的基本概念和理论知识，培养学生的技术能力和创新精神，强调深度学习技术的应用价值，以及培养学生的团队合作意识和社会责任感来实现。在Python入门课程中，思政建设可以通过强调信息技术的重要性，创新精神，服务国家战略和社会责任感来实现。而在神经网络教学中，融入课程思政可以通过强调伦理和社会责任，探讨人工智能的社会影响，强调数据隐私和安全，培养创新思维和问题解决能力，以及引导学生关注国家战略需求等方式来实现。这样的综合教育将有助于培养学生的综合素质和社会责任感，使他们能够更好地应对未来的挑战和机遇。

感谢韩山师范学院教务部项目《python程序设计线上线下教学模式的探索与实践》、《韩山师范学院课程思政示范课程》和广东省教改项目《数学与应用数学专业课翻转课堂教学模式探究—基于在线平台的数学分析课程教学》项目资助。

参考文献：

[1]彭晓峰， 王磊. 深度学习教育与思政建设的创新实践[J]. 电子设计工程， 2021（04）： 84-88.

[2]李云， 蔡志杰. 大数据时代深度学习课程思政建设的实践与思考[J]. 计算机教育， 2021（02）： 1-5.

[3]梁晓辉， 刘洪波， 刘红梅. 深度学习课程思政教育的探索与实践[J]. 电脑知识与技术， 2020（29）： 250-252.

[4]张鑫， 马明伟， 杨明. 深度学习的伦理与社会责任[J]. 科技导报， 2019， 37（17）： 51-57.

[5] 赵鑫， 邓宇航. 深度学习教育中的思想政治教育问题研究[J]. 计算机时代， 2020（05）： 36-38.