人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)科學(xué)深度培養(yǎng)計(jì)劃
教學(xué)模塊核心組成
課程重點(diǎn)覆蓋三大前沿技術(shù)領(lǐng)域:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化以及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。教學(xué)體系包含理論精講與實(shí)戰(zhàn)編程雙軌并進(jìn),通過案例解析強(qiáng)化模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)能力。
技術(shù)方向 | 核心內(nèi)容 | 實(shí)踐項(xiàng)目 |
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) | CNN/RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 反向傳播算法解析 | 圖像分類模型開發(fā) |
高級(jí)模型架構(gòu) | LSTM時(shí)序處理 自動(dòng)編碼器應(yīng)用 | 數(shù)據(jù)降維可視化 |
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) | GANs原理與實(shí)現(xiàn) 對(duì)抗樣本生成 | 創(chuàng)意圖像生成實(shí)驗(yàn) |
課程特色與優(yōu)勢(shì)
- ▌ 國(guó)際期刊論文輔導(dǎo):EI/Scopus等核心索引會(huì)議投稿指導(dǎo)
- ▌ 雙導(dǎo)師制教學(xué):理論教授+企業(yè)技術(shù)專家聯(lián)合授課
- ▌ 實(shí)驗(yàn)室直推通道:結(jié)業(yè)成績(jī)優(yōu)異者推薦至合作實(shí)驗(yàn)室
教學(xué)進(jìn)度安排
課程采用線上線下混合模式,前四周進(jìn)行基礎(chǔ)理論強(qiáng)化與核心算法實(shí)現(xiàn),后五周著重論文寫作與國(guó)際會(huì)議投稿準(zhǔn)備。每周安排10-12課時(shí),包含3次實(shí)時(shí)答疑與2次項(xiàng)目進(jìn)度評(píng)審。
階段成果產(chǎn)出
? 第四周:完成首個(gè)可運(yùn)行模型開發(fā)
? 第六周:形成論文初稿框架
? 第八周:完成技術(shù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
? 第九周:確定目標(biāo)投稿會(huì)議
學(xué)員發(fā)展路徑
課程特別設(shè)置職業(yè)發(fā)展模塊,包含:
1. 學(xué)術(shù)研究路線:實(shí)驗(yàn)室科研助理選拔標(biāo)準(zhǔn)解析
2. 工業(yè)界應(yīng)用:AI工程師崗位技術(shù)要求詳解
3. 創(chuàng)業(yè)支持:技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化路徑指導(dǎo)