人工智能專題： 機器學習及其在物聯(lián)網(wǎng)與黑客攻擊識別中的應用

專業(yè)：人工智能

項目類型：國外小組科研

開始時間：2024年12月14日

是否可加論文：是

項目周期：7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習

語言：英文

有無剩余名額：名額充足

建議學生年級：大學生 高中生

是否必需面試：否

適合專業(yè)：計算機科學物聯(lián)網(wǎng)軟件工程機器學習通信工程深度學習人工智能網(wǎng)絡安全

地點：無

建議選修：Python數(shù)據(jù)處理及其數(shù)學原理

建議具備的基礎(chǔ)：計算機科學、電子工程、通信工程、軟件工程、數(shù)學等專業(yè)方向或者對人工智能、計算機網(wǎng)絡、通信、航天等方向感興趣的學生； 學生需要掌握初等微積分知識，至少會使用一門編程語言，具備計算機網(wǎng)絡基礎(chǔ)知識的學生優(yōu)先；

產(chǎn)出：7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習 共125課時 項目報告 優(yōu)秀學員獲主導師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)表指導（可用于申請） 結(jié)業(yè)證書 成績單

項目背景：近幾年，隨著科技日新月異的發(fā)展，人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等詞成為當今的熱搜詞匯，在國際上獲得了相當高的關(guān)注。人工智能在越來越多的領(lǐng)域扮演著舉足輕重的角色。計算機網(wǎng)絡發(fā)展至今，單純的數(shù)據(jù)運算、問題求解和功能搜索已經(jīng)很難滿足網(wǎng)絡飛速發(fā)展的需求，加之人們越來越重視網(wǎng)絡信息安全方面的問題，人工智能與計算機網(wǎng)絡技術(shù)進行一定程度上的融合和共同發(fā)展具有空前而深遠的影響。2021年一場重大的技術(shù)變革即將開始，5G網(wǎng)絡將開始覆蓋手機用戶。這次變革不僅關(guān)于更快的智能手機，還將影響到許多其他類型的設(shè)備，包括工業(yè)機器人、安全攝像頭、無人機和傳送交通數(shù)據(jù)的汽車。更快的網(wǎng)絡可以幫助推廣人工智能和其他尖端技術(shù)的使用，因而美國和中國政府將5G網(wǎng)絡視為一種競爭優(yōu)勢。那么如何將人工智能中的機器學習應用于計算機網(wǎng)絡中呢？

項目介紹：項目內(nèi)容包括無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習等機器學習入門概念，以及如何將以上概念應用于網(wǎng)絡的實踐活動。學生將完成導師布置的課堂作業(yè)，以及將機器學習應用于網(wǎng)絡的項目，在項目結(jié)束時，提交項目報告，進行成果展示。
This course will provide students with a background in machine learning concepts, as well as how they apply to concepts in computer networking, ranging from network performance to network security. The course will include a primer in a range of machine learning concepts in both unsupervised and supervised learning, as well as hands-on activities that apply these machine learning concepts to network applications and data. Students will complete several hands-on lab assignments as well as a course project that involves the application of machine learning to networking.

個性化研究課題參考 Suggested Research Field：
利用機器學習算法進行網(wǎng)絡安全風險預測中的收斂性控制 Machine learning-based convergence control of network security risk prediction  
Android惡意軟件檢測方法性能比較 Review of performance comparison of Android malware detection methods
基于樸素貝葉斯分類器的惡意網(wǎng)站自動分類 An automatic classifier of Malicious Websites based on Naive Bayes

項目大綱：機器學習與Python基礎(chǔ)、網(wǎng)絡性能評估 Machine Learning/Python Basics： Packet Capture/Wireshark Network Measurement 線性回歸與物聯(lián)網(wǎng) Linear Regression/Basis Expansion；IoT/Energy Prediction 邏輯回歸、貝葉斯分類器與狀態(tài)識別 Logistic Regression；Naive Bayes and Activity Recognition 樹、隨機森林等集成方法與網(wǎng)絡傳輸中的異常檢測Trees, Ensemble and Outlier Detection from Network Traffic 學術(shù)研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I 學術(shù)研討2：學生將在本周課前完成程序設(shè)計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Final Project Preparation Session II 項目成果展示 Final Presentation