一、项目名称：实习项目-计算机人工智能科研项目
二、项目简介：
人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些视频辨识、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
本项目课题适用于人工智能、自然语言理解、神经网路分析、机器学习、数据挖掘等专业领域研究。
三、项目说明：
深入了解基于神经网络的人工智能分析方法
本科研课题的目的是让学生通过学习人工智能理论知识，亲手参与基于神经网络的科研实践项目，了解人工智能的实现过程，通过本课题的参与能让学生掌握计算机编程知识、数学建模及相应分析工具的使用、神经网络原理及边界条件、大数据样本处理、数据挖掘、自然语音理解能前沿科技技术。
全程参与科研实践课题，提升实验实际操作能力。
参加该研究课题，学生首先要了解基于神经网络模型的人工智能的基本原理，并熟悉研究涉及的相关实验技术，然后学生将在专业导师的指导下，进行课题研究，导师会及时协助学生解决实验过程中可能出现各种问题，例如Python编程、数学模型建立合理性、神经网络模型参数设置、高效使用Tensorflow平台等问题。
专业导师全程指导，科研报告彰显学术实力。
学生通过实验课题的亲身参与，能提升在科研过程中发现问题、分析问题和解决问题的能力。经过综合性科学研究培养，学生将对人工智能领域的科学研究有更为深刻的理解和认识，并能掌握基本研究技能是实验技术，为日后从事科研工作奠定基础。最后通过成果展示，导师为学生的科研能力进行评估，协助完成课题报告。
四、项目导师：
翟老师，助理研究员，中国著名科研院所研究人员，发表论文10余篇，专利3项，承担多项国家自然科学基金、省市级自然基金研究项目多项。研究方向人工智能算法研究，语音识别与数据挖掘，大数据与舆情监控建模预测。
五、项目流程：项目时长四周
第一阶段：研究知识储备阶段（第一周）
1、神经网络基础知识学习、个性化推荐基础知识学习、深度学习框架学习（包括百度PaddlePaddle模型和Google TensorFlow模型）、基础开发语言学习（包括JAVA和python等）
2、实验数据了解和分析（Netflix电影数据）
3、实验指标学习和分析（包括准确率、多样性）
4、开发环境准备
第二阶段：算法模型选择和实验分析（第二-三周）
1、神经网络算法选择和实验
2、协同过滤算法选择和实验
3、标准Baseline算法选择和实验
第三阶段：基于跟踪算法的实验（第四周）
本实验环节视学生开发动手能力和算法模型掌握能力而设置，属于研究高级阶段。
1、设计大数据分析实验环境，编写基于MapReduce函数的算法模型
2、算法选择和实验
第四阶段：数据补齐、撰写科研报告（项目后两周）
六、项目收获：
获得学科领域最匹配的科学导师，进行课题指导与学术培养的机会；
获得数据分析与人工智能最前沿研究情况，国内外最先进算法模型学习机会；
获得科学研究的思维方法和独立科学研究的能力；
获得科学家亲自签发的推荐信。
七、项目适合人群：
有计划申请国外TOP30名校留学的优秀本科在读生；
对计算机科学、人工智能、图像识别、模式识别、机器视觉、电子工程领域有浓厚兴趣的优秀大学在读学生；
具体根据学生专业特点，不同学科领域进行定制化研究课题设计。
八、注意事项
参加本项目需要四周时间，请合理安排时间，具体项目内容会根据学生参加时间、专业基础等因素略做调整，仅供参考。
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