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研究項(xiàng)目：跟著卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授研究人工智能專題

2023-12-22 11:24:46

項(xiàng)目基本信息

專業(yè)類別

理工

參加形式

線上

適合人群

大學(xué)生及以上；對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、通信以及交叉學(xué)科和方向感興趣的學(xué)生

導(dǎo)師介紹

Ioannis

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)終身教授&招生委員會(huì)成員

Ioannis導(dǎo)師現(xiàn)任卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器人研究院終身教授及招生委員會(huì)成員。導(dǎo)師在哈佛大學(xué)工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院獲得博士學(xué)位，師從Todd Zickler教授。Ioannis教授的工作聚焦計(jì)算成像，提出了以創(chuàng)新的，意想不到的和有意義的方式將成像(光學(xué)，傳感器，照明)和計(jì)算(基于物理的建模和渲染，逆向算法，學(xué)習(xí))結(jié)合在一起的系統(tǒng)。導(dǎo)師研究興趣的具體問題包括圍繞墻壁或通過皮膚成像、輕量級(jí)深度傳感、材料采集、自適應(yīng)成像、高效渲染以及基于物理的模擬、學(xué)習(xí)和光學(xué)的集成。

項(xiàng)目背景

1956年達(dá)特茅斯會(huì)議以來，人工智能已走過60年的風(fēng)風(fēng)雨雨，期間歷經(jīng)兩次繁榮與低谷，喧囂與沉寂。千禧年后，大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展和算力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)賦予了深度學(xué)習(xí)新的生機(jī)。深度學(xué)習(xí)如破竹之勢(shì)將機(jī)器輔助功能變?yōu)榭赡?，讓人工智能在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地。其中，人工智能一個(gè)重要的研究方面就是計(jì)算機(jī)視覺?！坝?jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器‘看’的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，就是指用攝影機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，其本質(zhì)是模擬人類的感知與觀察的一個(gè)過程?！睋?jù)國(guó)金證券發(fā)布的調(diào)研報(bào)告稱，計(jì)算機(jī)視覺是AI領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景最豐富、商業(yè)化價(jià)值最大的領(lǐng)域，占中國(guó)AI市場(chǎng)的34.9%，排名第一。目前，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在金融、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、互動(dòng)娛樂等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景落地。計(jì)算機(jī)視覺背后的深度學(xué)習(xí)知識(shí)有哪些？如何將這些知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合？

項(xiàng)目大綱

一、項(xiàng)目大綱

緯度轉(zhuǎn)換 2D Transformations

邊緣檢測(cè)與圖像拼接 Homography Estimation

單視圖幾何 Single View Geometry

姿態(tài)估計(jì)和極線幾何 Pose Estimation and Epipolar Geometry

內(nèi)核矩陣估計(jì) Fundamental Matrix Estimation

學(xué)術(shù)研討1：教授與各組學(xué)生探討并評(píng)估個(gè)性化研究課題可行性，幫助學(xué)生明晰后續(xù)科研思路 Research Workshop I

學(xué)術(shù)研討2：學(xué)生將在本周課前完成程序設(shè)計(jì)原型(prototype)及偽代碼(Pseudocode)，教授將根據(jù)各組進(jìn)度進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo)，確保學(xué)生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Research Workshop II

項(xiàng)目成果展示 Final Presentation

二、項(xiàng)目介紹

開課時(shí)間：2024-02-03

項(xiàng)目涵蓋計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的常用深度學(xué)習(xí)方法和前沿技術(shù)，比如生成模型、計(jì)算機(jī)視覺API、AutoML Vision。項(xiàng)目結(jié)束后，學(xué)生將完成兩頁(yè)Jupyter Notebook形式的報(bào)告，創(chuàng)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序部署在邊緣推理平臺(tái)，進(jìn)行成果展示。學(xué)生將能夠從頭開始建立計(jì)算機(jī)視覺模型，完成指定場(chǎng)景應(yīng)用。

個(gè)性化研究課題參考：

基于計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別

應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺對(duì)果蔬表面缺陷的判別研究

深度測(cè)量及物體三維模擬重構(gòu)

三、適合人群

適合年級(jí) (Grade): 大學(xué)生及以上

適合專業(yè) (Major): 對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、通信以及交叉學(xué)科和方向感興趣的學(xué)生;

學(xué)生需要具備微積分及線性代數(shù)基礎(chǔ)，至少有一門編程語言的深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)歷

課時(shí)安排

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

報(bào)名方式