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数据分析与人工智能暑期学术科研思维实训营

2019年8月12日 8:00 ~ 2019年8月18日 18:30

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    一、项目名称:数据分析与人工智能

    二、项目简介:  

    通过学习用户行为,结合用户行为画像,为用户精准推荐个性化内容是目前推荐系统研究热点问题。Facebook、Netflix、淘宝、京东、今日头条等,都在广泛使用机器学习来构建推荐系统。随着大数据和人工智能技术发展,传统的协同过滤方法在逐渐被淘汰,一般只应用于冷热启动、降级策略、初筛策略,内容推荐需要解决长尾内容的精细化个性化推荐和热度穿透等问题,深度学习方法更有优势。本项目将带着大家深度掌握深度学习框架,揭开个性化推荐和用户行为分析预测研究的面纱。

    本研究课题适用于大数据、人工智能、个性化推荐和用户行为分析等研究和应用领域。

    三、项目说明:

    深入了解人工智能理论,拓展深度学习算法在各领域应用前景

    本科研课题的目的是让学生通过人工智能基础知识学习结合亲身动手科研实践,了解内容提供商(包括视频网站、电商、新闻内容提供商、广告商等)为用户提供个性化服务推荐的过程,通过本课题的参与能让学生掌握人工智能、大数据、机器学习、个性化推荐等专业知识。

     

    权威导师全程指导,多重实验参与强化实践能力

    此项目将为学生提供基础实验技术学习机会,包括协同过滤、神经网络、Hadoop、MapReduce、矩阵分解等算法模型和开发软件。参加该研究课题,学生首先要了解如何通过学习用户在线行为,利用神经网络模型等为用户提供个性化推荐内容的项目背景,并熟悉研究涉及的相关实验技术,然后学生将在专业导师的指导下,进入实验室进行课题研究,导师会及时协助学生解决实验过程中可能出现各种问题,例如数据准备、开发环境安装、算法模型选择、实验结果分析等问题。

     

    综合提升科学素养,科研报告实力说话

    综合性科学研究培养,学生将对人工智能应用领域的科学研究有更为深刻的理解和认识,并能掌握基本研究技能(包括数据分析、算法模型研究、实验指标和分析),为日后从事科研工作奠定基础。最后通过成果展示,导师为学生的科研能力进行评估,协助完成课题报告。

    四、项目导师:

    于教授,博士,副研究员,中国著名科研院所科研人员,长期从事科学研究工作,先后主持国家自然科学基金课题、国家发改委CNIGI项目、中科院信息化项目的研究工作;参编著作2部,国家标准2项;在国内外学术期刊上先后发表论文40余篇,其中SCI收录论文6篇,EI收录30余篇。研究方向:数据挖掘、协同推荐、大数据等。

    导师2:闫老师,助理研究员,中国著名科研院所科研人员,长期从事科学研究工作,参与多项国家863项目,发表学术论文10余篇。研究方向:智能推荐算法、人际交互模型设计、数据分析、商业行为分析、神经网络模型等。

    导师3:助教一名

     

     

     

    五、项目流程:项目时长7天

     

    第一阶段

    研究知识储备阶段

    (第1-2天)

    1、神经网络基础知识学习、个性化推荐基础知识学习、深度学习框架学习(包括百度PaddlePaddle模型和Google TensorFlow模型)、基础开发语言学习(包括JAVA和python等)

    2、实验数据了解和分析(Netflix电影数据)

    3、实验指标学习和分析(包括准确率、多样性)

    4、开发环境准备

    第二阶段

    算法模型选择和实验分析(第3-4天)

    1、神经网络算法选择和实验

    2、协同过滤算法选择和实验

    3、标准Baseline算法选择和实验

    第三阶段

    基于人脸识别与跟踪算法的实验

    (第5-6天)

    1、设计大数据分析实验环境,编写基于MapReduce函数的算法模型

    2、算法选择和实验

    本实验环节视学生开发动手能力和算法模型掌握能力而设置,属于研究高级阶段。

    第四阶段

    数据补齐、撰写科研报告(第7天)

     

     

    第一阶段:研究知识储备阶段(第1-2天)

    1、神经网络基础知识学习、个性化推荐基础知识学习、深度学习框架学习(包括百度PaddlePaddle模型和Google TensorFlow模型)、基础开发语言学习(包括JAVA和python等)

    2、实验数据了解和分析(Netflix电影数据)

    3、实验指标学习和分析(包括准确率、多样性)

    4、开发环境准备

     

    第二阶段:算法模型选择和实验分析(第3-4天)

    1、神经网络算法选择和实验

    2、协同过滤算法选择和实验

    3、标准Baseline算法选择和实验

     

    第三阶段:基于人脸识别与跟踪算法的实验(第5-6天)

    本实验环节视学生开发动手能力和算法模型掌握能力而设置,属于研究高级阶段。

    1、设计大数据分析实验环境,编写基于MapReduce函数的算法模型

    2、算法选择和实验

     

    第四阶段:数据补齐、撰写科研报告(第7天)

     

    六、项目收获:

    学科领域最匹配的科学导师,手把手进行课题指导与学术培养

    国内最先进的科研环境、实验条件及仪器设备体验机会

    包含但不限于领域、课题、方式、时间等的全方位定制服务

    科学研究的思维方法和独立科学研究的能力

    顶级科学家亲自签发的推荐信和科研项目报告

     

    七、项目适合人群:

    有计划申请国外TOP30名校留学的优秀高中及本科生

    有计划参加各种自然科学领域竞赛的优秀高中生

    有参加国内高校自主招生面试和综合素质测评的优秀高中生

    对自然科学领域有浓厚兴趣的优秀学生

    可根据特定需求的学生在不同学科领域进行定制化研究项目设计

     

    八、注意事项

    学生自备笔记本电脑,参加本项目需要晚上6-8点上课,请合理安排时间。

    项目时间

    第二期2019年8月12日-8月18日

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