与深度学习有关的“聚徒教学”项目招募学生
  • 来源:深圳大学物理与能源学院
  • 发布者:学工办
  • 发布时间:2018-01-15 12:17:11
  • 浏览次数:1671
  • 一、           项目名称 

    以学生自主学习和团队分享交流为主导的Tensorflow框架下的深度学习专题研究教学

    二、           项目简介

    你想了解和深入学习以深度学习和大数据为标志的人工智能AI技术吗?你想构建自己的深度学习知识框架吗?快来加入本项目吧。本项目将以教师引导学生课外自主学习和分专题进行定期交流分享的教学模式,通过组织学生参加国内、国际AI比赛或利用往届比赛的公开数据集,分成若干小组,学习、了解和掌握机器学习与深度学习基本知识、卷积神经网络原理、Tensorflow框架下Python编程的深度学习函数、典型深度学习模型LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV3、ResNet、Unet等网络的实现方法和调参方法及其在解决具体领域问题(以智能医疗为主)的应用方法,各小组学习的网络模型有所侧重,通过互相交流、研讨,共同构建深度学习知识框架,掌握以深度学习为代表的AI技术与方法。

    三、           招募对象、方式与人数

       1.对人工智能、机器学习特别是深度学习感兴趣的、学有余力的大一、大二、大三年级学生或一、二年级研究生

       2.具备较好数学功底、较强计算机编程或计算机图像处理能力和良好英语基础的学生优先考虑;

       3.招募方式:实行师生双向选择制,学生自愿报名参加,本项目不设学分;

       4.招收人数:10

    四、 报名和入选方式

      1.下载并填写报名表格,发邮件到1532640127@qq.com邮件标题注明“招募-深度学习”

      2邮件内容包括但不限于:个人基本信息(姓名、学号、所在院系专业、手机号码、QQ号、微信号等)、报名的主要缘由

      3.报名截止时间:2018年2月22

       五、项目预期

       1.掌握深度学习基本理论与方法;学会Tensorflow框架下深度学习典型模型的Python编程方法;掌握2-3个典型深度学习模型的原理及在某一领域的应用方法;

     2.    培养学生科学研究素养、用PPT进行专题学术交流的能力、撰写研究报告、论文或专利的能力以及团队合作精神;

     3.    1期聚徒教学后,有兴趣的同学可继续参与本项目,乃至完成本科毕业设计或由导师推荐相关实习单位。

       4.项目结束时,颁发课程学习证明(中英文)

       六、项目实施方案

       1.第一阶段:将学生合理分组,导师指导学生自学python编程知识、机器学习与深度学习基础知识;提供Tensorflow等深度学习环境安装与使用指南,各组交流python编程、环境安装和使用经验;第二阶段:导师提供典型网络代码及其论文分组研读,成功实现用网上公开的典型数据集运行代码和调参,然后在整个团队分享交流经验;第三阶段:寻求AI竞赛机会或利用往届比赛数据,以组为单位,利用所主攻的模型进行深度学习方法的应用研究,探究模型的改进,把研究结果拿来分享交流。在聚徒教学结束后,导师指导学生总结所做工作,并申请著作权或者撰写学术论以发表。

     2.    导师指导每个小组按照计划开展工作,并在每周或隔周开一次组会,检查工作进度,解决所碰到的问题。各组交流时,要求用PPT讲解,导师及时对涉及到的知识给与指导、总结和规划指导;

     3.    教学地点和时间不限,由教师根据学生人数、进度、教学内容自行安排;小组的分享交流时间根据进度灵活安排;

    4.    教学活动次数为16次。

     

     

     

    物理与能源学院

    2018年1月10日

    聚徒教学项目报名表-深度学习.docx