计算机科学与人工智能科研项目：基于深度学习的图像理解和图像生成
本项目通过图像理解以及图像生成专题的科研实训，系统学习图像和视频处理的相关基础知识，掌握经典的和基于深度学习的计算机图像理解和视觉方法，以及基于深度学习的图像生成方法，通过印章识别、文字判别、车辆识别、性别区分等案例
- 招生状态：招生中
- 课程方式：在线-线下
- 课程安排：11周
- 适合学生：高中生-大学生
Product Details
计算机科学（Computer Science，简称为CS），是研究计算机系统结构、程序系统、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。它是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，范围涉及从抽象的算法分析、形式化语法等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。
申请计算机科学专业什么背景最受名校青睐？
以卡内基梅隆大学为例，申请该校计算机科学硕士，需要正规大学本科毕业。申请人需具备计算机方面的基础能力，包括对Java、C++、Python等编程语言的熟悉。GPA3.5以上，要求递交GRE成绩。语言方面，托福不低于105分，雅思不低于7.0分。
机构针对想申请计算机科学/信息管理/软件工程等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！
🏫课题名称：计算机科学与人工智能：基于深度学习的图像理解和图像生成
📅开课时间：2024-05-11
📚涉及专业：计算机科学、信息管理、软件工程
👫招生对象：大学生及以上
🔢班级人数：15人左右
授课教授：武汉大学正教授
武汉大学教授，英国伦敦大学博士，研究方向：计算机科学、图像和视频处理、软件工程、信息安全、人工智能等。
科研要点：本项目通过图像理解以及图像生成专题的科研实训，系统学习图像和视频处理的相关基础知识，掌握经典的和基于深度学习的计算机图像理解和视觉方法，以及基于深度学习的图像生成方法，通过印章识别、文字判别、车辆识别、性别区分等案例，讨论了特征提取和分类判别的方法，分析了计算机视觉理解的原理，研究了适用于不用应用的神经网络的构成。学生通过项目最终可以获得图像处理的一般方法和基于深度学习进行图像识别和理解的经验。
适合人群：
✅对计算机科学、信息管理、软件工程等感兴趣的学生
✅未来希望在计算机科学专业发展的学生
✅想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生
✅有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生
✅希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生
项目安排：
1项目周期：
6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时
2课题大纲：
- 图像信息与数据表达：图像处理经典方法、信息/数据和信号、图像空域特征、图像变换及其频域特征、图像处理的本质；
- 图像理解和计算机视觉：图像相似性比对和图像质量的测度、图像理解的常规方法、计算机视觉的难点、图像理解应用案例的原理；
- 人工智能、机器学习、深度学习的内涵和外延，深度学习的应用条件：模式识别和图像分类、无监督学习、有监督学习 、基于深度学习解决经典问题的步骤、优点和代价；
- 深度学习网络的典型基本构件及其相关功能解析，尤其以CNN为例：卷积和反卷积、CNN各层的设置和作用、常见网络结构特点及其应用；
- 基于深度学习的图像理解：适于图像理解的网络结构、影响图像理解准确率的因素分析、军民应用案例及其原理，含机器人、无人机、无人安防等；
- 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导。
3课时安排：
需要详细课程表的同学，欢迎微信联系学术顾问老师。
项目产出：
●推荐信
科研项目推荐信
优秀学员可获教授推荐信
●论文发表
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或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导
●科研项目材料
项目结业证书
1500字左右的项目报告
助力申请：
参加科研项目之前：履历上没有深度经历
🈶科研项目之后：丰富履历，提高升学、求职成功概率
参加科研项目之前：申请文书陈词滥调
🈶科研项目之后：积累高含金量文书素材，打造个性化申请故事，展现背景软实力
参加科研项目之前：适应不了名校学习节奏
🈶科研项目之后：夯实基础，以丰富的经验和前沿的思维快人一步学员案例：
T同学中南大学 GPA：4.0
参加科研项目：物联网研究：人工智能与云技术应用
获得宾夕法尼亚大学计算机专业硕士offer
W同学加州大学洛杉矶分校
参加科研项目：基于云计算的数据科学
获得耶鲁大学计算机科学专业研究生offer
看完了科研项目介绍和学员案例
最后来介绍一下