出國留學(xué)計算機實習項目：中國科學(xué)院軟件研究所—無人車、深度學(xué)習
2023-12-18 20:35:51項目基本信息
參加形式
線下
項目地點
國內(nèi)
適合人群
對計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)等專業(yè)感興趣的學(xué)生
企業(yè)介紹
中國科學(xué)院軟件研究所成立于1985年3月1日，是一所致力于計算機科學(xué)理論和軟件高新技術(shù)的研究與發(fā)展的綜合性基地型研究所。該研究所學(xué)科方向有：計算機科學(xué)與軟件理論，基礎(chǔ)軟件技術(shù)與系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)信息處理的理論、方法與技術(shù)，綜合信息系統(tǒng)技術(shù)。中國科學(xué)院軟件研究所有正式職工520人，其中中國科學(xué)院院士3名，第三世界科學(xué)院院士1名；有國家工程研究中心2個，國家重點實驗室1個；有在學(xué)研究生455人，其中碩士生265人，博士生190人；在站博士后14人。
項目內(nèi)容
崗位方向和名稱：無人車、深度學(xué)習
崗位時長：4周（需連續(xù)）
項目崗位職責
一、崗位職責
可參與工作方向如下，具體工作內(nèi)容視具體項目和領(lǐng)導(dǎo)安排而定。
1、數(shù)據(jù)分析與挖掘類
(1)自動駕駛車輛行駛數(shù)據(jù)分析
實習目標：
針對自動駕駛車輛行駛數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析及可視化。
實習內(nèi)容：
基于Apollo Scape數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析與機器學(xué)習分析，發(fā)現(xiàn)潛在的問題與缺陷，評估車輛的性能與安全性，通過圖、表等方式對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行可視化，形成分析報告。
(2)基于共詞分析的人工智能可視化分析
實習目標：
通過聚類分析，探討人工智能的重點與熱點。
實習內(nèi)容：
收集國內(nèi)/國際與深度學(xué)習測試與評估相關(guān)的文獻，以共詞分析法作為主要研究方法，通過聚類分析研究關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，形成分析報告。
2、數(shù)據(jù)可視化類
(1)自動駕駛可視化工具研發(fā)
實習目標：
研發(fā)B/S或C/S架構(gòu)的自動駕駛可視化工具
實習內(nèi)容：
基于Apollo Scape數(shù)據(jù)集或CyberRT數(shù)據(jù)包以及高精度地圖，讀取車輛行駛數(shù)據(jù)，通過Web或Pygame的方式實現(xiàn)車輛行駛過程的可視化，渲染內(nèi)容包括車輛、道路、行人等。
(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化算法研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化算法。
實習內(nèi)容：
調(diào)研近三年國內(nèi)外最新的論文、會議，調(diào)研新出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化方法(以視覺模型為主)，選擇一個方法進行復(fù)現(xiàn)，驗證其效果。
3、人工智能研發(fā)類
(1)圖像算法模型訓(xùn)練
實習目標：
訓(xùn)練深度學(xué)習模型。
實習內(nèi)容：
在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、生成式AI等領(lǐng)域中選擇一個領(lǐng)域，訓(xùn)練一個基于Pytorch的模型。
(2)生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN算法研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)GAN算法。
實習內(nèi)容：
調(diào)研近三年國內(nèi)外最新的論文、會議，調(diào)研新出現(xiàn)的GAN網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，選擇一個網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練復(fù)現(xiàn)。
(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率算法研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率算法。
實習內(nèi)容：
調(diào)研近三年國內(nèi)外最新的論文、會議，調(diào)研新出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率測試方法(以視覺模型為主)，選擇一個方法進行復(fù)現(xiàn)，驗證其效果。
(4)對抗樣本算法研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)對抗樣本攻擊或防御。
實習內(nèi)容：
調(diào)研近三年國內(nèi)外最新的論文、會議，調(diào)研目標檢測和目標跟蹤領(lǐng)域新的對抗樣本算法、或者經(jīng)典對抗樣本算法在較新的模型中的實現(xiàn)(如YOLOv7等)。使用pyTorch或TensorFlow進行復(fù)現(xiàn)。
(5)深度學(xué)習相關(guān)技術(shù)調(diào)研
實習目標：
調(diào)研深度學(xué)習模型與數(shù)據(jù)集。
實習內(nèi)容：
選擇一個領(lǐng)域(如計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜等等)，調(diào)研該領(lǐng)域近三年出現(xiàn)的模型與數(shù)據(jù)集。
4、工程實踐類
(1)智能算法能力驗證評估平臺研發(fā)
實習目標：
搭建智能算法能力驗證評估平臺。
實習內(nèi)容：
基于原型圖，搭建能力驗證評估平臺(包括首頁、能力驗證、社區(qū)模塊)等等，可選擇前端或后端的實現(xiàn)。
(2)爬蟲開發(fā)
實習目標：
編寫爬蟲，抓取網(wǎng)絡(luò)上的文章。
實習內(nèi)容：
使用Python編寫爬蟲，抓取公眾號文章、門戶網(wǎng)站新聞以及國內(nèi)外其他網(wǎng)站中的相關(guān)資料。
(3)Docker容器構(gòu)建
實習目標：
基于docker-compose構(gòu)建docker鏡像。
實習內(nèi)容：
根據(jù)需求構(gòu)建docker鏡像，提供個性化的容器環(huán)境。
5、自動駕駛類
(1)自動駕駛控制算法研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)自動駕駛控制算法。
實習內(nèi)容：
使用C++編寫基于PID的控制算法，并集成到仿真平臺中，實現(xiàn)對于仿真車輛的控制。
(2)自動駕駛高精地圖研發(fā)
實習目標：
實現(xiàn)高精度地圖的解析與路徑規(guī)劃。
實習內(nèi)容：
使用C++或python 讀取opendrive格式的高精度地圖，并基于KD樹算法實現(xiàn)車輛的路徑規(guī)劃。
(3)自動駕駛目標檢測算法研發(fā)
實習目標：
基于仿真數(shù)據(jù)增強數(shù)據(jù)集的目標檢測。
實習內(nèi)容：
使用仿真數(shù)據(jù)集擴充kitti數(shù)據(jù)集，對常見目標檢測模型進行訓(xùn)練，比對訓(xùn)練效果。
(4)自動駕駛測試管理系統(tǒng)研發(fā)
實習目標：
搭建自動駕駛仿真測試平臺管理后臺。
實習內(nèi)容：
基于Python Flask或Djanjo搭建自動駕駛仿真測試平臺管理后臺，包括用戶管理、任務(wù)管理、地圖管理、用例管理等。
(5)自動駕駛相關(guān)技術(shù)調(diào)研
實習目標：
針對自動駕駛的某一領(lǐng)域(例如：感知算法、場景庫、功能安全、仿真測試等等)進行調(diào)研。
實習內(nèi)容：
調(diào)研國內(nèi)外最新的論文、會議、白皮書、藍皮書、標準等材料，收集自動駕駛某一領(lǐng)域的最新技術(shù)進展，形成綜述文檔。
(6)百度 阿波羅 Apollo源碼分析
實習目標：
梳理Apollo源碼。
實習內(nèi)容：
選擇某一個模塊(如感知、控制、規(guī)劃、定位等)，閱讀Apollo源碼，梳理源碼流程邏輯以及相關(guān)配置參數(shù)。
(7)Apollo CyberRT源碼分析
實習目標：
對百度Apollo的CyberRT進行調(diào)研梳理。
實習內(nèi)容：
CyberRT是百度為自動駕駛定制的一個高性能運行框架(用于替代ROS)。本方向需要詳細閱讀CyberRT源碼，對其進行分析并嘗試編譯，了解其運行原理，形成調(diào)研報告。
(8)Apollo-kernel源碼分析
實習目標：
對百度Apollo的Apollo-kernel進行調(diào)研梳理。
實習內(nèi)容：
Apollo-kernel是百度公司基于Linux內(nèi)核修改的內(nèi)核，用于為apollo提供運行環(huán)境。本方向需要對Apollo-kernel源碼進行調(diào)研，嘗試編譯運行，了解Apollo-kernel的特點與使用方法，形成調(diào)研報告。
(9)Apollo Canbus源碼分析
實習目標：
對百度Apollo的Canbus模塊進行調(diào)研梳理。
實習內(nèi)容：
調(diào)研Apollo Canbus模塊，研究CAN總線與底盤的交互過程。
(10)傳感器仿真調(diào)研
實習目標：
調(diào)研硬件在環(huán)的傳感器仿真方法。
實習內(nèi)容：
調(diào)研主流的硬件在環(huán)的傳感器仿真方法，嘗試編寫demo實現(xiàn)仿真數(shù)據(jù)與真實硬件的數(shù)據(jù)通信。
6、虛擬仿真類
(1)UE模型構(gòu)建
實習目標：
制作城市場景3D模型。
實習內(nèi)容：
使用3ds MAX或Maya等工具制作3D模型(如建筑物、車輛等等)，以及相關(guān)的材質(zhì)和貼圖，導(dǎo)入到UE4中。
二、項目內(nèi)容
項目崗位：無人車、深度學(xué)習
項目模式：實地-人事(可遠程)
項目要求：需要具備計算機等專業(yè)基礎(chǔ)
推薦專業(yè)：計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)(跨專業(yè)學(xué)生可評估)
項目地點：北京、南京
項目時長：4周(需連續(xù))
項目導(dǎo)師(非指定)：中科院副研究員及其科研團隊
人事項目基本要求：候選人整個實習期均是在校生身份，或已經(jīng)拿到研究生錄取通知。(個別單位需要在校生身份保證有6個月以上時間，具體情況可進行評估)
三、職場注意事項
著裝請低調(diào)，不要過于花哨;著商務(wù)裝、商務(wù)休閑裝;發(fā)色深色系。
實地項目遵守公司規(guī)則，維護公司良好形象。
入職攜帶自己的電腦、紙質(zhì)筆記本、筆、水杯、門卡等必要物品。
接到工作任務(wù)要與導(dǎo)師確認deadline，以及任務(wù)以什么形式呈現(xiàn) (Word/Excel/PPT)。
及時與導(dǎo)師溝通工作進度，遇到問題可先自行查詢解決 (如百度搜索/查閱書籍) ，再將問題總結(jié)好再與導(dǎo)師進行溝通。
在離職之際，與單位做好交接、歸還門禁卡等重要物品。
如遇請假，提前與導(dǎo)師和項目助理溝通。
報名方式
項目收獲
1、【專業(yè)技能】全程1V1跟蹤項目，提升專業(yè)實操能力
2、【職場探索】全程參與名企熱門項目，探索職場行業(yè)知識
3、【項目賦能】清晰職業(yè)規(guī)劃，增強專業(yè)能力，提升個人核心競爭力
