AlphaGo起源：深度學(xué)習(xí)與人工智能綜合探究 Artificial neural networks

人工智能/電子工程/數(shù)據(jù)科學(xué)

課題背景

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點，是機器學(xué)習(xí)中的一個重要運算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是受我們大腦的生理結(jié)構(gòu)——互相交叉相連的神經(jīng)元啟發(fā)，它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。但與大腦中一個神經(jīng)元可以連接一定距離內(nèi)的任意神經(jīng)元不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有離散的層、連接和數(shù)據(jù)傳播的方向。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入，已經(jīng)取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預(yù)測估計、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。

課題內(nèi)容

本課程的目標(biāo)是在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域為學(xué)生提供一個有意義的研究活動。課程的研究主題提供了對當(dāng)前人類與數(shù)字系統(tǒng)之間通信技術(shù)的理解。課程中，教授會以人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啟發(fā)，帶領(lǐng)學(xué)生們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、搭建計算機模型，利用相關(guān)算法解決圖像識別、大數(shù)據(jù)分析等問題。Python是機器學(xué)習(xí)的首選編程語言，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用的首選編程語言。教授將帶領(lǐng)學(xué)生通過初步Python程序來說明模擬數(shù)據(jù)的理論，并演示當(dāng)前評估其性能的方法。學(xué)生在后續(xù)的小組課題中，根據(jù)學(xué)生的背景和興趣擴展這些計劃，以實現(xiàn)在有趣的應(yīng)用中達到特定分類準(zhǔn)確性的系統(tǒng)。

適合人群

 對數(shù)據(jù)科學(xué)、電子電氣工程專業(yè)感興趣的高中生，本科生 

修讀數(shù)據(jù)科學(xué)、電子電氣工程等專業(yè)，以及未來希望在數(shù)據(jù)科學(xué)、電子工程等領(lǐng)域從業(yè)的學(xué)生 

具備編程語言背景、熟練使用Python的學(xué)生優(yōu)先 

建議提前掌握微積分、矩陣代數(shù)（矢量計算）等專業(yè)知識

教授介紹

耶魯大學(xué)電子工程系終身教授

前耶魯大學(xué)電子工程系主任

美國電氣和電子工程師協(xié)會終身榮譽會員

數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的權(quán)威著作The Digital Information Age的作者

擁有“自適應(yīng)聲信號傳感裝置與識別系統(tǒng)”和“生物醫(yī)學(xué)磁成像儀及方法”兩項世界級發(fā)明專利

曾獲美國電氣和電子工程師協(xié)會聲學(xué)、語音和信號處理科研領(lǐng)域論文大獎

曾獲由美國出版商協(xié)會學(xué)術(shù)部頒發(fā)的杰出物理和數(shù)學(xué)家大獎

課程安排與收獲

10周在線小組科研（總計72課時）

網(wǎng)申推薦信

學(xué)術(shù)評估報告

項目成績單

論文成果

* 課時包含：導(dǎo)師課程36課時+助教課程30課時+寫作課程6課時，不包含先修課課時
* 完成研究后滿足學(xué)術(shù)條件和教授要求可獲得推薦信，教授將嚴(yán)格按照學(xué)生實際表現(xiàn)對學(xué)生進行客觀評價。