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一、项目背景
1956年达特茅斯会议以来,人工智能已走过60年的风风雨雨,期间历经两次繁荣与低谷,喧嚣与沉寂。千禧年后,大数据的蓬勃发展和算力的指数级增长赋予了深度学习新的生机。深度学习如破竹之势将机器辅助功能变为可能,让人工智能在各个应用领域实现落地。其中,人工智能一个重要的研究方面就是计算机视觉。
“计算机视觉是一门研究如何使机器‘看’的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,其本质是模拟人类的感知与观察的一个过程。”据国金证券发布的调研报告称,计算机视觉是AI领域应用场景较丰富、商业化价值较大的领域,占中国AI市场的34.9%,排名。目前,相关技术已经在金融、自动驾驶、医疗、安防、互动娱乐等多个应用场景落地。计算机视觉背后的深度学习知识有哪些?如何将这些知识与实践相结合?项目将使用Jupyter Notebook和Python,帮助学生从头开始创建计算机视觉模型。
二、项目介绍
项目涵盖计算机视觉领域的常用深度学习方法和前沿技术,比如生成模型、计算机视觉API、AutoML Vision。项目结束后,学生将完成两页Jupyter Notebook形式的报告,创建计算机视觉应用程序部署在边缘推理平台,进行成果展示。学生将能够从头开始建立计算机视觉模型,将计算机视觉模型应用于边缘端机器学习硬件。
个性化研究课题参考:
基于计算机视觉的动态手势识别
应用计算机视觉对果蔬表面缺陷的判别研究
深度测量及物体三维模拟重构
三、项目大纲
人工智能与深度学习 Introduction to artificial intelligence: machine learning and deep learning
图形图像处理 Introduction to computer vision:images storage, color spaces, and basic CV techniques
边缘检测等计算机视觉技术 Digging deeper into computer vision: filters, gradients, edge detection, texture, color, and segmentation
物体识别 Object recognition
学术研讨1:教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性,帮助学生明晰后续科研思路 Final Project Preparation Session I
学术研讨2:学生将在本周课前完成程序设计原型(prototype)及伪代码(Pseudocode),教授将根据各组进度进行个性化指导,确保学生优质的终期课题产出 Final Project Preparation Session II
项目成果展示 Final Presentation
四、项目收获
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时+不论文指导
学术报告
学员获主导师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指导(可用于申请)
结业证书
成绩单
五、招生说明
开始日期: 2023年2月4日(滚动开班)
课时安排: 7周在线小组科研+5周论文指导
适合年级 (Grade): 高中生/大学生
适合专业 (Major): 对人工智能、机器学习、深度学习、计算机科学、计算机工程、数据科学、通信以及交叉和方向感兴趣的学生;
学生需要具备微积分及线性代数基础,能够使用Python或者Matlab实现常见数据结构与算法
六、论文服务内容说明
尊重原创文章,转载请注明出处与链接:http://news.peixun360.com/965417/ 违者必究! 以上就是 北京集思未来科研辅导 小编为您整理 北京集思AI人工智能与机器学习科研课题 的全部内容。