一、項(xiàng)目詳情
  學(xué)生將學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)中基本的數(shù)學(xué)理論知識；掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的理論應(yīng)用；了解DNN、CNN和RNN的概念與應(yīng)用；學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法中的正則化知識和模型訓(xùn)練；初步了解深度學(xué)習(xí)高階應(yīng)用，以便能在日后走出去并實(shí)施自己的深度學(xué)習(xí)模型。學(xué)生將基于給定的數(shù)據(jù)，編寫一個(gè)完整程序，完成對自己創(chuàng)建的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和測試。以將基礎(chǔ)知識應(yīng)用于有趣的相關(guān)實(shí)踐問題，進(jìn)一步強(qiáng)化與完善學(xué)生專業(yè)技能。
  二、適合人群
  大學(xué)生
  計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、電子與計(jì)算機(jī)工程等專業(yè)，軟件工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)或者希望掌握深度學(xué)習(xí)的學(xué)生；對機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)以及交叉學(xué)科和方向感興趣的學(xué)生學(xué)生需要具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、微積分、編程基礎(chǔ)
  三、項(xiàng)目大綱
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重要概念介紹：學(xué)生將了解分類和回歸、優(yōu)化，反向傳播和前饋網(wǎng)絡(luò)Review of Neural Networks,Convolutional Neural Networks
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：學(xué)生將掌握如何進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)Recurrent Neural Networks(RNN),basic concepts,and architectures
  學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系的神循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Long Short-Term Memory Recurrent(LSTM)Networks
  自動(dòng)編碼器（Auto-Encoders）學(xué)生將用Auto encoder處理數(shù)據(jù)為機(jī)器“減壓”，有利于數(shù)據(jù)的可視化Review of Auto-Encoders
  生成式對抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Networks(GANs)
  項(xiàng)目回顧與成果展示Program review and presentation
  論文輔導(dǎo)與投遞Project deliverable tutoring
  四、時(shí)間安排與收獲
  4周線上+線下集中面授小組科研+5周在線論文輔導(dǎo)共計(jì)260課時(shí)
  經(jīng)主導(dǎo)師評定的個(gè)性化學(xué)術(shù)評估報(bào)告及成績單
  主導(dǎo)師Reference Letter
  結(jié)業(yè)證書
  EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會(huì)議全文投遞與發(fā)表
  *學(xué)員進(jìn)入世界前沿實(shí)驗(yàn)室、研究機(jī)構(gòu)和行業(yè)*機(jī)構(gòu)擔(dān)任長期科研助理，參與深度研究