方向：理工
专业：人工智能
适合人群：计算机科学,机器学习,计算机工程,数据科学,数据分析,深度学习,人工智能
是否可以加论文：是
项目时长及形式：英文
产出：
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时
学术报告
优秀学员获主导师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（可用于申请）
结业证书
成绩单
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：
基于深度卷积对抗神经网络的人脸识别方法
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
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