背景提升之CMU的人工智能探究項(xiàng)目

繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。人工智能變得越來越重要，人們對(duì)于人工智能的研究也越來越廣泛和深入。今天小編想要給大家推薦幾個(gè)背景提升的好項(xiàng)目—CMU的人工智能探究項(xiàng)目。

CMU探究項(xiàng)目：人工智能算法自動(dòng)識(shí)別分類寵物貓、狗的品種

課題簡(jiǎn)介

計(jì)算機(jī)視覺

Computer Vision

是一門研究如何使機(jī)器“看懂”世界的科學(xué)，是從圖像和 視頻中提出數(shù)值和符號(hào)信息，建立算法使得計(jì)算機(jī)能夠理解圖片內(nèi)容的過程。具體的計(jì)算 機(jī)視覺任務(wù)可以包括但不限于：圖像分類，圖像增強(qiáng)，圖像分割。其應(yīng)用相當(dāng)廣泛：人臉 識(shí)別，車輛檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤等。

圖像分類是根據(jù)圖像的語義信息將不同類別圖像區(qū)分開來，是計(jì)算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測(cè)、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。 一般來說，圖像分類通過手工特征或特征學(xué)習(xí)方法對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行全部描述，然后使用分類器判別物體類別，因此如何提取圖像的特征至關(guān)重要。

本課題旨在運(yùn)用圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)動(dòng)物圖像分類。課題分成兩大部分，第一部分從數(shù)字圖像處理入手，學(xué)習(xí)人工生成集中經(jīng)典圖像特征，如直方圖，關(guān)鍵點(diǎn)描述子等， 后半部分嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做特征提取。第二部分是機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型。課題將介紹邏輯回歸，KNN，Kmeans，SVM，在后半部分會(huì)涉及簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。

科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進(jìn)行對(duì)照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。

整個(gè)科研教學(xué)流程中，每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進(jìn)度，確保取得研究成果。

授課導(dǎo)師

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)碩士；

曾在多家知名企業(yè)實(shí)習(xí)，如Philips, PI Electronics；

參與多項(xiàng)學(xué)術(shù)研究及學(xué)術(shù)大賽，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)在無人機(jī)飛行中的運(yùn)用、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像處理及AI Challenge Competitions；

研究方向：計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)。

課題要求

本課題適合： 9-12 年級(jí)學(xué)生，有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，能初步撰寫英文文章；

數(shù)學(xué)：

概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)；

矩陣線性變換；

微積分基礎(chǔ) 函數(shù)求導(dǎo)求極值；

計(jì)算機(jī)：

Linux 或者 macOS 編程環(huán)境的配置；

CMU探究項(xiàng)目：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類

課題簡(jiǎn)介

圖像分類是根據(jù)圖像的語義信息將不同類別圖像區(qū)分開來，是計(jì)算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測(cè)、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。圖像分類在很多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，包括安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別和智能視頻分析等，交通領(lǐng)域的交通場(chǎng)景識(shí)別，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域基于內(nèi)容的圖像檢索和相冊(cè)自動(dòng)歸類，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像識(shí)別等。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中專門用于計(jì)算機(jī)視覺的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是目前解決許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的最優(yōu)方法，其中最典型的是圖像分類問題。圖像分類問題的簡(jiǎn)單描述如下：給定一張圖片和備選的幾個(gè)類別，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)判斷該圖片屬于備選類別中的哪一類。這個(gè)任務(wù)最直接簡(jiǎn)單而有效的應(yīng)用場(chǎng)景之一，就是手寫字識(shí)別：給定一張手寫圖片，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)識(shí)別該圖片是什么字符，從而達(dá)到手寫輸入的效果。

MNIST和CIFAR10數(shù)據(jù)集是兩個(gè)非常經(jīng)典的圖像分類數(shù)據(jù)集。前者包含0~9共十個(gè)數(shù)字手寫體的圖片。后者包含10種物體（比如飛機(jī)、汽車、鳥類）的圖片。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上達(dá)到非常好的分類效果。

本課題旨在通過在這些數(shù)據(jù)集上完成基本的分類任務(wù)，讓學(xué)生學(xué)習(xí)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，包括反向傳播，隨機(jī)梯度下降等，且讓學(xué)生基本掌握深度學(xué)習(xí)，并能夠認(rèn)識(shí)到深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)中的各種困難，比如數(shù)據(jù)過擬合。

科研方法

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。

但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進(jìn)行對(duì)照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。

授課導(dǎo)師

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)碩士；

擔(dān)任多家國(guó)內(nèi)外公司的軟件工程師，如Airdoc, Deepglint；

研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)及計(jì)算機(jī)視覺

課題要求

本課題適合： 9-12 年級(jí)學(xué)生，有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力：

英文：

具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗(yàn)者更佳；

數(shù)學(xué)：

微積分與函數(shù)求導(dǎo)；

計(jì)算機(jī)：

最好有一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和編程能力；

Python（Numpy）

以上的兩個(gè)科研項(xiàng)目就是CMU導(dǎo)師關(guān)于人工智能所做的課題。眾所周知，CMU是所美國(guó)名校，在當(dāng)今世界含金量很高，跟隨這樣的導(dǎo)師一起研究，是很好的背景提升的方法。感興趣的就趕快報(bào)名吧。

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