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      科創研究院遠程項目:深度學習方向
      項目類別:理工科實習科研
      招生名額:20人
      適合群體:大二以上優秀本科生及有較高計算機水平的高中生
      活動時間:常年招生
      立即報名
      (報名前還有疑問? 歡迎致電客服:010-57952000)

      項目地點:

      北京

      項目目的:

      本項目旨在通過理論和實踐相結合的方法,讓學生學習深度學習相關理論基礎、快速掌握深度學習主流平臺。培養學生的創新思維和獨立解決問題能力、為深度學習的進一步和應用打下良好基礎

      項目費用:

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        一、項目簡介

        隨著Alpha Go在職業圍棋大賽中立于不敗之地,深度學習在職業圍棋大賽中立于不敗之地,深度學習在職業圍棋大賽中立于不敗之地,深度學習再次將人工智能推上了萬眾矚目的舞臺。目前,深度學習已經入到我們生活的方面,不僅在圖像識別、語音智能駕駛等領域屢創佳績,它在路線規劃、語音實時翻譯、智慧醫療等領域也都嶄露頭角,可以說深度學習正在改變時翻譯、智慧醫療等領域也都嶄露頭角,可以說深度學習正在改變時翻譯、智慧醫療等領域也都嶄露頭角,可以說深度學習正在改變我們的世界。

        近年來,學術界和工業都非常青睞深度習方面的人才。本課程旨在全面介紹深度學習目前的研究和應用現狀,詳細闡述主流模型設計思路;同時將理論與實踐相結合,以社交網絡用戶建模為應例指導學生迅速掌握深度學習平臺和方法。

        實結束后,導師會根據生表現出具推薦信。

        二、項目內容

        本項目旨在通過理論和實踐相結合的方法,讓學生學習深度學習相關理論基礎、快速掌握深度學習主流平臺。課程將全面介紹深度學習目前在文本、語音、圖像識別中的應用現狀和發展趨勢,同時對主流深度學習模型(以卷積神經網絡為例)從理論原到具體實現進行一個深度的剖析。此外,課程將以社交網絡用戶建模為應用實例,指導學生采用深度習模型解決實際問題,培養學生的創新思維和獨立解決問題能力、為深度學習的進一步和應用打下良好的基礎。

        三、師資背景

        任職教師為中國科學院某知名所副研究員。主要方向是數據挖掘、深度學習、社會計算等,在AAAI、ICDM、PAKDDA 等國際知名會議和期刊上發表論文30余篇。擔任多個國際會議余篇。擔任多個國際會議PCchair和審稿人,具有一定的學術影響力。

        四、招生對象及要求

        大二以上優秀本科生及有較高計算機水平的高中生,計劃申請自動化、算機,軟件工程、交叉學科(如商金融等數據分析)相關專業。為了讓生更好地完成科研項目,組會以筆試和面的形式對學進行篩選。

        五、行程安排

        遠程科研指導項目時長一個月,具體間可根據學生需求以及進度行安排。該項目優點在于對有足夠長申請時間的學生而言,導師可以幫助生更加深入、全面和系統性地完成一項或幾專業領域科研任務,讓學生親身參與到整個科研項目開展的過程中來,體驗解決難題成就感同時讓學生深入了解該領域背景和前沿動態等。除定期科研項目討論課程之外,周期內學生可以隨時向導師請教相關問題,得到的專業指讓提前體驗到一名研究人員真實的工作和生活狀態。具課程安排如下:

      第一周 深度學習概念、應用和開發平臺:的基本, 深度學習概念、應用和開發平臺:的基本, 深度學習概念、應用和開發平臺:的基本, 機器學習方法的統一設計框架,幾種主流深度模型(卷積神 機器學習方法的統一設計框架,幾種主流深度模型(卷積神 機器學習方法的統一設計框架,幾種主流深度模型(卷積神 經網絡、循環神對抗生成等)的應用領域和發展前 經網絡、循環神對抗生成等)的應用領域和發展前 經網絡、循環神對抗生成等)的應用領域和發展前 經網絡、循環神對抗生成等)的應用領域和發展前 經網絡、循環神對抗生成等)的應用領域和發展前 景。學習和掌握至少一種深度開發框架(如 tensorflowensorflowensorflow ensorflow 平 臺)。約定時間與 臺)。約定時間與 學生在線交流習中存的問題并給以解答。
      第二周 卷積神經網 絡詳解:以為例,細介紹傳統卷積神經網 絡詳解:以為例,細介紹傳統卷積神經網 絡詳解:以為例,細介紹傳統絡、 BP神經網絡、卷積模型的原理實現思想在 神經網絡、卷積模型的原理實現思想在 tensorflowensorflowensorflow ensorflow 平臺中實現具體例。安排學生習相關文獻,約定 平臺中實現具體例。安排學生習相關文獻,約定 平臺中實現具體例。安排學生習相關文獻,約定 平臺中實現具體例。安排學生習相關文獻,約定 時間與學生在線交流習中存的問題 并給以解答。
      第三周 社交網絡用戶建模研究介紹:詳細闡述該課題的背景、國內 社交網絡用戶建模研究介紹:詳細闡述該課題的背景、國內 社交網絡用戶建模研究介紹:詳細闡述該課題的背景、國內 外的研究現狀,介紹傳統方 法(多種分類和標簽播外的研究現狀,介紹傳統方 法(多種分類和標簽播外的研究現狀,介紹傳統方 法(多種分類和標簽播法)的基本思想,采用深度學習模型解決該問題路。安 法)的基本思想,采用深度學習模型解決該問題路。安 法)的基本思想,采用深度學習模型解決該問題路。安 法)的基本思想,采用深度學習模型解決該問題路。安 法)的基本思想,采用深度學習模型解決該問題路。安 排學生習相關文獻,約定時間與在線交流中存的問 排學生習相關文獻,約定時間與在線交流中存的問 題并給以解答。
      第四周 基于深度學習的社交網絡 用戶建模研究實戰:詳細介紹基于深度學習的社交網絡 用戶建模研究實戰:詳細介紹用戶建模的數據集、相關對比算法,指導學生基于 用戶建模的數據集、相關對比算法,指導學生基于 用戶建模的數據集、相關對比算法,指導學生基于 tensorflowensorflowensorflow ensorflow 平 臺實現一個基于卷積神經網絡的用戶畫像方法。安排學生習相 臺實現一個基于卷積神經網絡的用戶畫像方法。安排學生習相 關文獻,約定時間與學生在線交流習中存的問題并給以解答。
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