海外導(dǎo)師線下項(xiàng)目—2023暑期線下科研·上海：菁英項(xiàng)目：人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專題：基于LSTM等序列模型、GAN等生成模型的深度學(xué)習(xí)算法綜合研究與應(yīng)用【大三以上及研究生組】

開(kāi)始日期：

2023年7月8日

專業(yè)方向：

計(jì)算機(jī)與人工智能

導(dǎo)師：

Mark（麻省理工學(xué)院 (MIT) 終身教授）

課程周期：

2周在線科研+2周線下面授

語(yǔ)言：

英文

建議學(xué)生年級(jí)：

大學(xué)生

項(xiàng)目產(chǎn)出：

2周在線科研+2周深入面授科研與實(shí)驗(yàn)室Workshop 與諾貝爾獎(jiǎng)得主交流機(jī)會(huì) 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(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（共同一作或獨(dú)立一作可選） 結(jié)業(yè)證書(shū) 成績(jī)單

項(xiàng)目介紹：

項(xiàng)目中，教授將具體介紹ML和AI中的生成方法。教授將從邏輯回歸模型開(kāi)始，首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，隨后深入研究深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和測(cè)試方法。然后我們將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并討論包括自動(dòng)編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的生成方法。最后，我們將討論順序建?？蚣芗捌湓谧匀徽Z(yǔ)言處理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，自選開(kāi)發(fā)框架，使用Python語(yǔ)言開(kāi)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。The course will give a specific introduction to the generative methods in ML and AI. We will first introduce the concept of Neural Networks, starting from the well- known logistic regression model. Then we will dive deeply into the techniques of training and benchmarking the deep learning models. Then we will introduce the convolutional neural networks. Then we will spend some time discussing the generative methods including autoencoders and generative adversarial networks. Finally, we will discuss the sequential modeling frameworks and its application to natural language processing as well as reinforcement learning. We will cover the motivation, the theory, and the implementation of Deep Learning in the course.