该文综述课程学习研究，提出动态课程学习框架，在线调整采样策略与损失学习，在CelebA、RAP等数据集上达到最优；CL-DRD优化稠密检索；自适应自我学习曲线SPDCL应对不平衡数据；DDaCLAE通过能力估计选择数据；课程学习还应用于低资源机器翻译、人群计数等任务，证明其能提升性能与收敛。