北京清港學(xué)院開設(shè)論文項(xiàng)目眾多，老師在此舉例說明部分論文項(xiàng)目介紹：
  1、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)應(yīng)用
  課題方向：
  深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)應(yīng)用
  課題背景：
  本研究利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中包括CNN,Faster-RCNN，RNN等技術(shù)，開展對于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)研究，拓展到圖像分類、目標(biāo)定位、識別等領(lǐng)域中。
  適合學(xué)生：
  申請計(jì)算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方向的高中生與本科生

  2、類腦深度學(xué)習(xí)的智能視頻分析
  課題方向：
  類腦深度學(xué)習(xí)的智能視頻分析
  課題背景：
  本研究試圖從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與類腦深度學(xué)習(xí)底層結(jié)合的角度，研究深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取、特征分類、數(shù)據(jù)融合和遷移學(xué)習(xí)方面的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化智能視頻分析中行人檢測、跟蹤、行為分析方面的應(yīng)用與擴(kuò)展。
  適合學(xué)生：
  申請圖像識別、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)方向的高中生與本科生。

  3、基于人臉對齊的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究
  課題方向：
  基于人臉對齊的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究
  課題背景：
  人臉對齊是幾乎所有的人臉應(yīng)用場景中必不可少的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，如人臉識別，3D人臉重建，人臉動(dòng)畫風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。本項(xiàng)目主要是以人臉對齊為切入點(diǎn)，從而熟悉人臉任務(wù)實(shí)現(xiàn)的流程，即如何從人臉檢測到對齊，再到最后的識別，重建等；并對其中涉及到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，優(yōu)化甚至創(chuàng)新。在本項(xiàng)目中，學(xué)生會(huì)具體了解人臉對齊的實(shí)現(xiàn)過程，并使用基礎(chǔ)的SVM，隨機(jī)森林，卷積網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，同時(shí)提高自己的編程能力。
  適合學(xué)生：
  申請圖像識別、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)方向的高中生與本科生。

  4、深度學(xué)習(xí)算法的安全性研究
  課題方向：
  深度學(xué)習(xí)算法的安全性研究
  課題背景：
  深度學(xué)習(xí)已經(jīng)深入應(yīng)用到人們的日常生活中，在自動(dòng)駕駛、人臉識別等很多領(lǐng)域都有著不可替代的作用。如何確保深度學(xué)習(xí)算法在使用的過程中穩(wěn)定運(yùn)行，減少出現(xiàn)錯(cuò)誤和疏漏的可能性，是本項(xiàng)目所關(guān)注的方向。學(xué)生將通過本項(xiàng)目了解深度學(xué)習(xí)的原理，通過編程運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法解決簡單問題，體會(huì)科學(xué)研究的過程和樂趣。
  適合學(xué)生：
  申請人工智能、計(jì)算機(jī)編程、深度學(xué)習(xí)方向的高中生與本科生。

  科研收獲：
  EI/CPCI/SCOPUS收錄國際會(huì)議論文一篇
  導(dǎo)師推薦信一封
  科研導(dǎo)師：
  南加州大學(xué)博士
  科研時(shí)長：
  4-6個(gè)月
  科研形式：
  線上1V1