科研推荐-人工智能,深度学习应用研究
分类:专家指南2021-02-27
项目背景
深度学习使用分层算法模型分析数据,是机器学习的重要研究领域;运用统计与预测建模收集、分析、解读海量信息,是数据科学的核心组成部分;模拟人脑神经网络处理数据,设计模型,训练模型,做出决策,是人工智能的一大分支。深度学习技术通常用于研发图像识别工具、自然语言处理和语音识别软件,完善自动驾驶、语言翻译服务;在零售、医疗、汽车、农业、安全、制造业有着广泛应用。随着数字化趋势的兴起,全球深度学习市场增长强劲,预计在2020-2025年复合年增长率将达到30%左右。机器学习的场景有哪些?如何使用Python语言开发深度学习应用?项目聚焦Python编程语言和Google开源深度学习框架TensorFlow在深度学习中的应用。
项目介绍
项目内容包括机器学习理论、应用与技术,神经网络,基于TensorFlow的案例与应用开发,生成对抗网络GAN理论与应用开发,基于深度学习的自然语言处理等。学生将通过项目熟悉机器学习、神经网络、深度神经网络、深度学习、TensorFlow的理论知识与应用案例,在项目结束时,自选开发框架,使用Python语言开发深度学习应用,提交项目报告,进行成果展示。
个性化研究课题参考:
自然语言处理:根据推特内容推断发送人所在城市
基于卷积神经网络的场景图像分类与迁移学习
基于改进YOLOv4算法的PCB电子元器件缺陷检测方法
具有精确尺度估计的动作-评价网络结构与强化学习优势函数
导师介绍
Nicholas
剑桥大学终身教授
Dr.Nicholas is an Associate Professor in the department of Computer Science and Technology at the University of Cambridge, where he leads the Machine Learning Systems lab. Alongside his academic role, he is a Director at the Samsung AI Center in Cambridge. His teams focus on on-device and distributed forms of machine learning.
Nicholas导师现任剑桥大学计算机科学终身教授、三星全球人工智能研究中心终端设备和分布式机器学习项目主任,曾任牛津大学终身教授、伦敦大学学院计算机科学终身教授、贝尔实验室科学家。Nicholas导师的研究兴趣聚焦高效率深度学习,领衔牛津大学机器学习系统实验室,在牛津大学讲授机器学习硕士课程,发表学术论文百余篇,多次应邀至人工智能领域深度学习峰会Deep Learning Summit等国际学术会议、科研组织和高校发表主旨演讲。
时间安排与收获
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习 共100课时
学术报告
主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表(可用于申请)
结业证书
成绩单
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