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人工智能项目

人工智能项目

上课时段: 详见内容

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授课学校: 美世教育

教学点: 15个

开班时间: 滚动开班

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课程详情2018-11-29
人工智能项目

美世留学背景提升活动服务流程

  • 筛选

    了解申请者自身情况及目标院校申请要求,帮助学生自我定位,筛选适合的活动。

  • 定制

    根据学生目前成绩、院校申请目标制定个性化背景提升方案。

  • 执行

    辅助学生参与活动,根据活动进度和学生实际情况及时调整方案。

  • 收获

    活动收获颇丰,特别是名校、教授、名企专家的推荐信,为申请锦上添花。



所谓背景提升一般指软性背景提升,这种说法是相对硬性成绩(GPA、TOEFL、GRE、GAMT)而言,背景提升是学生综合能力的体现,除去硬性成绩外,许多美国大学招收学生的还要了解这个学生是否具有独特的创造性;是否有旺盛的好奇心和动力去探求新的领域;是否有广泛的兴趣等问题,这些将影响着录取官最后的决定,我们可以通过背景提升活动来挖掘并体现学生的特质,并获得招生官的认可,最终获得梦校的录取。
 

人工智能-人脸识别人工智能-人脸识别

如何让计算机去理解我们眼中的世界,即计算机图像识别,一直是人工智能、深度学习最重要和最前沿的方向。而人脸识别,又是图像识别中最热门、最有研究和应用价值的技术。本实验将详解人脸识别方面的经典算法和最新研究成果,这些算法和成果中包括了模式识别、机器学习中的空间变换、聚类分析、分类器设计、优化问题求解等多种基础技术。

本课程将一方面以科研人员的角度去剖析算法的理论基础、创新规律和发展脉络,以实例为基础带领大家学会如何开展研究工作;另一方面以开发人员的角度去讲解算法的具体实现和优化方式,通过渐进式实验操作引导大家完成真实能用的人脸识别系统。

 


项目内容

时间 内容
2周远程辅导 项目背景了解,文献阅读,编程训练
每天9:00-16:30 Day1: 图像基本技术
l 图像基本变换
l 直方图技术
Project 1对图像进行颜色/梯度直方图表示
Day2: 图像表示技术
l 局部特征技术-原理与算法
l 空间变换技术-原理与算法
Project 2实现LBP特征算法和PCA降维算法
Day3: 模式识别技术
l 分类技术-原理与算法
l 聚类技术-原理与算法
Project 3实现线性分类器和kmeans聚类算法
Day4: 相似度度量技术
l 距离度量-原理与算法
l 查询技术-原理与算法
大实验:人脸识别系统设计与实现
Day5: 如何做研究?---进一步优化你的人脸识别系统
l 数学原理:目标函数设计与优化问题求解
l 编程实现:自动学习出最优解
l 前沿成果:深度学习技术原理与进展
大实验:人脸识别系统设计与实现
2周远程辅导 完成实验剩余部分
1. 加入人脸检测技术,让你的人脸识别系统应用更广泛。
2. 加入最新研究成果(可选),例如orb特征、svm分类器、ANN查询、深度学习等,使你的人脸识别系统达到领先水准。



适合人群项目日期

第一阶段:2周远程辅导:了解项目背景,文献阅读,资料收集

第二阶段:1周实地实习:每天9:00-16:30

第三阶段:2周远程辅导:完成实验报告


研究领域:深度学习在图像识别领域中的应用。
 


参加背景提升活动 优势多多

  • 1

    提高核心竞争力,申请顶级名校

  • 2

    弥补申请劣势,提高申请成功率

  • 3

    奖学金申请的重要砝码

  • 4

    教授和导师推荐信直接加分

  • 5

    培养交际生活能力,融入美国学习生活

  • 6

    完善未来职业规划,享受免费就业辅导


课外活动:以个人爱好为主,类型比较丰富但缺乏规划性、没有重点。

背景提升:有规划、有目的地参与活动,针对性的提升个人能力、为申请名校助力。


 

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