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項目背景
深度學(xué)習(xí)使用分層算法模型分析數(shù)據(jù),是機器學(xué)習(xí)的重要研究領(lǐng)域;運用統(tǒng)計與預(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)圖像識別工具、自然語言處理和語音識別軟件,完善自動駕駛、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)字化趨勢的興起,全球深度學(xué)習(xí)市場增長強勁,預(yù)計在2020-2025年復(fù)合年增長率將達到30%左右。機器學(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。
項目介紹
項目內(nèi)容包括機器學(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)生將通過項目熟悉機器學(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的理論知識與應(yīng)用案例,在項目結(jié)束時,自選開發(fā)框架,使用Python語言開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,提交項目報告,進行成果展示。
個性化研究課題參考:
基于深度卷積對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法
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)、計算機科學(xué)、人工智能、機器學(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),至少會使用一門編程語言實現(xiàn)如隨機森林等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法,有Tensorflow/Pytorch等深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)經(jīng)驗的申請者優(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”美譽的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。
Mark導(dǎo)師的研究興趣聚焦機器學(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計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力進行數(shù)值模擬,訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型,借助機器學(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),在計算機科學(xué)方向享有盛譽,在2020年U.S.News世界大學(xué)排名綜排位列第二、計算機工程CE專排蟬聯(lián)首位。學(xué)校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學(xué)獎?wù)芦@得者,以及75位麥克阿瑟獎獲得者。
項目大綱
機器學(xué)習(xí):機器學(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
項目回顧與成果展示 Program Review and Presentation
論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring
時間安排與收獲
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
學(xué)術(shù)報告
優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表(可用于申請)
結(jié)業(yè)證書
成績單