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AI技术的突破，主要源于深度学习技术，大部分人听说“深度学习”这个词大概都是来自于AlphaGo战胜柯洁的新闻，此后网络上也出现了铺天盖地的文章来为大家科普“深度学习”这个词。可是大部分的解释正如这个词本身的名字一样，过于“深度”，看了半天还是云里雾里。其实“深度学习”可以总结为很简单的一句话：通过多层次的分析和计算手段，得到结果的一种方法。深度学习在图像识别、语言识别以及自动驾驶等方面也已经有了大量的研究成果。
本期科研实践：
通过基于卷积神经网络的计算机视觉项目实战，搭建一个基于深度神经网络的房间整洁度检测器，带领同学们近距离接触计算机视觉与人工智能领域的先进技术。
通过一系列人工智能与机器学习项目实战，让同学们能够对深度学习与计算机视觉的理论与应用场景产生直观的认识，进而激发学生探究人工智能前沿技术的兴趣，提高学术综合素质水平。导师将带领同学们：通过课程掌握基本机器学习的概念，理解卷积神经网络；通过课后作业及课程项目掌握如何搭建卷积神经网络并解决实际图像分类问题。
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项目导师
斯坦福大学
计算机视觉方向博士
主要研究方向是人工智能及其应用、机器人等
项目安排
本项目为线上Workshop,导师授课、练习实战+分组研讨结合，完成课题学习、研究实战探索及报告撰写。Phase1
预习阶段导师提供必要的阅读材料、课程及练习题，为在线课程做预习，补充知识短板。Phase2
导师授课+答疑Week1：计算机视觉基础讲解计算机视觉基础，了解计算机视觉发展历史，了解目前计算机视觉的几个主要前沿研究课题；学习如何进行图像分类，了解图像分类问题中的不同难点，掌握图片在计算机中存储格式及处理手段，掌握图像分类的不同算法；了解训练集、验证集与测试集的作用，掌握欠拟合与过拟合的概念；完成kNN算法进行手写字符识别项目。Week2：深度神经网络讲解多层感知器算法、损失函数及反向传播原理；深入介绍卷积神经网络的结构以及特征抽取的方式；学习使用Keras搭建与训练卷积神经网络；完成卷积神经网络进行手写字符识别项目。Week3：论文理解仔细讲解深度学习中的两篇经典论文：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》《DeepResidualLearningforImageRecognition》Week4：计算机视觉应用专题解答同学们在前三周课程内容中的问题；介绍目前计算机视觉三个热门研究方向及各对应主流算法：图片分类（imageclassification），目标检测（objectdetection），个体分割（instancesegmentation）。Phase3
线上研讨Week5：讨论交流整洁、杂乱房间图片分类任务概述；介绍任务数据集；讲解深度学习计算机视觉项目代码的大致组成及功能。Week6：答辩
学生分组答辩介绍展示自己打算使用的模型+QA
Phase4
报告撰写+导师反馈Week7：完成报告撰写，导师做出最终反馈*建议课后每周至少6h自我学习+作业完成时间
适合学员
该项目主要针对想要入门深度学习的同学
希望申请国外计算机科学（CS），电子工程（EE）、商业分析（BA）、数据科学（DS）等相关学科，但相关经历不够丰富，或者转专业科研入门的本科生
对于人工智能感兴趣，想要了解深度学习和计算机视觉的社会学者
对于人工智能感兴趣或想要申请国外本科，需要科研经历的高中生（需要面试）
懂得基础python编程的同学优先
项目产出
导师签字的项目结课证书；通过分组合作，锻炼团队合作的能力，提前适应海外高效的学习模式；收获一段与AI相关的实战科研经历，产出一份AI相关的实战科研报告；更多背景提升项目，都在小程序上更新啦▽
“研究者做过一项实验，测试两组人的意志力水平。其中一组在杂乱的房间里答题，另一组在整洁的房间里答题。结果发现，整洁房间里的那组，意志力分数明显高于另一组。也就是说，思考环境会通过微妙的方式影响人的意志力，在环境整洁方面有良好习惯的人，自律水平会更高。”
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