密集項(xiàng)目：菁英項(xiàng)目：人工智能-深度學(xué)習(xí)應(yīng)用研究【大學(xué)組】

計(jì)算機(jī)科學(xué)/數(shù)據(jù)科學(xué)

項(xiàng)目背景

深度學(xué)習(xí)使用分層算法模型分析數(shù)據(jù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要研究領(lǐng)域；運(yùn)用統(tǒng)計(jì)與預(yù)測建模收集、分析、解讀海量信息，是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心組成部分；模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)模型，訓(xùn)練模型，做出決策，是人工智能的一大分支。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通常用于研發(fā)圖像識(shí)別工具、自然語言處理和語音識(shí)別軟件，完善自動(dòng)駕駛、語言翻譯服務(wù)；在零售、醫(yī)療、汽車、農(nóng)業(yè)、安全、制造業(yè)有著廣泛應(yīng)用。隨著數(shù)字化趨勢(shì)的興起，全球深度學(xué)習(xí)市場增長強(qiáng)勁，預(yù)計(jì)在2020-2025年復(fù)合年增長率將達(dá)到30%左右。機(jī)器學(xué)習(xí)的場景有哪些？如何使用Python語言開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用？項(xiàng)目聚焦Python編程語言和Google開源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。

項(xiàng)目介紹

項(xiàng)目內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)理論、應(yīng)用與技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于TensorFlow的案例與應(yīng)用開發(fā)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN理論與應(yīng)用開發(fā)，基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理等。學(xué)生將通過項(xiàng)目熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、TensorFlow的理論知識(shí)與應(yīng)用案例，在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，自選開發(fā)框架，使用Python語言開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

個(gè)性化研究課題參考：

基于深度卷積對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法

自然語言處理：根據(jù)推特內(nèi)容推斷發(fā)送人所在城市

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場景圖像分類與遷移學(xué)習(xí)

基于改進(jìn)YOLOv4算法的PCB電子元器件缺陷檢測方法

適合人群

大學(xué)生

本科階段就讀于美國Top50/英國Top10/國內(nèi)世界一流大學(xué)建設(shè)高校A類（原985高校），參考學(xué)校列表：https://shimo.im/docx/VYt6PXphKchpQ6jv/ 《菁英班學(xué)生院校列表-大學(xué)》； GPA3.5分以上，托福90分以上，雅思6.5以上； 數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等專業(yè)或希望修讀相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，對(duì)Python在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用、基于Python的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)感興趣的學(xué)生； 學(xué)生需要具備線性代數(shù)及概率論基礎(chǔ)，至少會(huì)使用一門編程語言實(shí)現(xiàn)如隨機(jī)森林等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有Tensorflow/Pytorch等深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的申請(qǐng)者優(yōu)先

導(dǎo)師介紹

麻省理工學(xué)院終身教授

Mark導(dǎo)師現(xiàn)任麻省理工學(xué)院（MIT）終身教授，曾獲素有“諾貝爾風(fēng)向標(biāo)”美譽(yù)的美國斯隆研究獎(jiǎng)、國際最具聲望的博士后獎(jiǎng)勵(lì)Hubble Fellow。

Mark導(dǎo)師的研究興趣聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、天體物理，善于利用高性能超級(jí)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行數(shù)值模擬，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，借助機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析模擬數(shù)據(jù)。

任職學(xué)校

麻省理工學(xué)院（MIT）創(chuàng)立于1861年，是世界著名私立研究型大學(xué)，在計(jì)算機(jī)科學(xué)方向享有盛譽(yù)，在2020年U.S.News世界大學(xué)排名綜排位列第二、計(jì)算機(jī)工程CE專排蟬聯(lián)首位。學(xué)校孕育了90位諾貝爾獎(jiǎng)得主、59位美國國家科學(xué)獎(jiǎng)?wù)芦@得者，以及75位麥克阿瑟獎(jiǎng)獲得者。

項(xiàng)目大綱

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用與技術(shù) Machine learning overview

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么，如何運(yùn)作？ Neural networks: what are they and how do they work?

深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow: TensorFlow框架下的案例與應(yīng)用開發(fā) TensorFlow overview and examples

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN：GAN理論與應(yīng)用開發(fā) Generative adversarial networks

基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理 NLP with deep learning

項(xiàng)目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

時(shí)間安排與收獲

4周在線小組科研學(xué)習(xí)+2周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時(shí)

學(xué)術(shù)報(bào)告

優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國際會(huì)議全文投遞與發(fā)表（可用于申請(qǐng)）

結(jié)業(yè)證書

成績單