北京信息通讯与车辆工程专题:机器学习在自动驾
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课程简介
·美国密歇根大学机械工程系联合培养博士·共发表论文24篇,以作者或通讯作者SCI收录论文14篇·他引301次(单篇75次),申请发明专利3项,已授权1项·研究方向:人工智能优化设计方法、智能AGV系统、智能制造
Program Introduction课题简介Python |机器学习|深度学习|人工智能|自动驾驶|车辆工程根据2018年的一份道路报告指出,约80%的道路交通事故是由于人为错误导致,为了降低道路事故率,多国近年来一直致力于自动驾驶汽车的研发。或许你会问,自动驾驶就一定安全吗?答案是‘不”。美国亚利桑那州就曾发生过Uber自动驾驶汽车撞死行人的事故,起因是自动驾驶汽车无法准确检测和识别路人。为了解决此类安全问题,学界通过数次研究,决定在自动驾中应用深度学习的算法。作为机器学习的核心算法,深度学习使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能,可以有效克服传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷。例如,当文字以不同书写形式呈现时,深度学习以外的AI算法很难将其全部识别,而借助神经网络的深度学习算法却能轻松将其识别分类。对于自动驾驶而言,深度学习不仅可以检测到行人的手势示意、规划路径,还能在极端天气下识别路标路牌,极大程度地提升行车安全性。本课题将以机器学习为出发点,使用简易的代码讲解机器学习的核心算法(深度神经网络和深度学习),通过协同通信系统和多层多维调制,在算法学习的基础上使用增量方法开发包含路经规长
Program Highlights科研要点·Python语言编程学习机器学习、强化学习与Python语言编程的基本概念,学习机器学习主流框架简介和基于Python语言框架的Virtualenv方案,探究为什么要在无人驾驶中应用机器学习。·深度神经网络了解神经网络的灵感来源,和人工神经网络的模型,学习函数和算法的应用,神经网络的具体设计以及应用的架构。·卷积神经网络学习什么是卷积神经网络架构,卷积神经网络的特点以及卷积过程分析,通过过拟合和欠拟合的模型进行实践与分析。Expected Students适合人群·适合对Python有相关基础的高中生和大学生.适合对深度神经网络和机器学习有相关基础的高中生和大学生,希望在该领域深入研究,培养学术思维,提升学术竞争力的学生·有意愿从事科研实践,产出学术科研报告和论文成果的学生
Instructor Team师资配置· Foreign Professor海外在职终身教授领衔,传授领域前沿知识与高水准研究方法· Domestic Professor“大学在职教授/副教授领衔,增进专业理解力,补充知识版图· Teaching Assistant辅助课题答疑、知识巩固,科研心得与专业知识分享· Writing Instructor论文1M辅导,传授论文写作技巧与方法,论文规划、写作、投稿、检素、发表全程指导· Student Coordinator科研项目全程跟进服务,为项目的平稳进行保驾护航
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机构简介:成立于2015年的中科浩博教育科研,致力于将世界教育资源引入中国,为中外大学、知名教授、教育机构、精英学生搭建学术合作及交流平台,让世界的教育理念和前沿知识走进中国,助力中国高等教育。推进在地国际化战略,通过与优质教育机构合作,为具有国际视野的青少年提供跟随海外学者进行学术研究的机会,让导师制科研从稀缺资源成为更多有志青年的经济便捷之选。中科浩博每年邀请数十位来自哈佛大学、麻省理工学院、宾夕法尼亚大学、布朗大学、康奈尔大学、约翰霍普金斯大学、卡耐基梅隆大学、加州大学洛杉矶分校、南加州大学、威廉姆斯学院等世界的现职教授担任导师,为计划留学及参与自主招生的学生群体提供“在地国际化+科学成果产出”的高品质学术科研项目,课题全面覆盖商科、文科、理工科、艺术等多个领域。
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