行健計劃：AI人工智能與深度學習科研項目：圖形圖像處理與應用計算機視覺研究

導師學校介紹

杜克大學創(chuàng)建于1838年，坐落于美國北卡羅萊那州的達勒姆，是一所世界頂級的研究型大學。杜克大學是美國最優(yōu)秀的大學之一，且為美國南部最好的私立大學，長期排名美國前十，并于2002年至2007年期間一度排名前5。2017年《美國新聞與世界報道》全美大學本科綜合排名將杜克大學列為全美第8(與賓夕法尼亞大學并列），在美國南部居于首位。2016-17年世界排名方面，杜克大學列usnews世界大學排名第19、泰晤士高等教育世界大學排名第18、QS世界大學排名第24、世界大學學術(shù)排名（上海交大版）第25。截止2016年，共有11位諾貝爾獎得主和3位圖靈獎得主在杜克大學工作或?qū)W習過。

導師詳細介紹

導師昵稱

Rabih

導師級別

教授

導師學校

杜克大學Duke University

Rabih導師擁有弗吉尼亞理工大學計算機工程博士學位，現(xiàn)任杜克大學教授并在校教授十余門高級計算機課程，導師對教學和研究都有熱情，他的研究興趣包括可穿戴計算、計算機視覺中的動作捕捉識別、自然語言處理中的上下文感知、機器學習、工程教育和中東政治。導師曾在Sensors等SCI期刊及ISWC等頂會發(fā)表數(shù)十篇論文，并獲得杜克大學官方多個專項資金助力其研究工作。

Rabih received his PhD in Computer Engineering from Virginia Tech in 2018 after receiving his BE and MSE in Computer Engineering from the Lebanese American University in 2011 and 2013,respectively.Rabih speaks nine languages(fluent in three)and holds a number of certificates in education,networking,IT,and skydiving.He is also a member of several honor societies,including Tau Beta Pi,Eta Kappa Nu,Phi Kappa Phi,and Golden Key.

Rabih has a passion for both teaching and research;he has been teaching since he was a teenager,and his research interests include wearable computing,activity recognition,context awareness,machine learning,engineering education,and Middle Eastern politics.As a professor,Rabih is committed to helping his students achieve their goals and providing them with opportunities to realize that.He also focuses on their personal development and on improving their abilities to be critical thinkers,better communicators,and active members of their community and the world.

適合人群

方向：理工

專業(yè)：人工智能

適合專業(yè)：計算機科學，電子與計算機科學，信號與信息處理，深度學習，計算機視覺，人機交互

項目價格：23800/13800

項目周期：7周在線小組科研+5周論文指導

是否建議高中生學習：是

是否建議大學生學習：是

語言：英文

難度：高級難度

建議具備的基礎：對人工智能、機器學習、深度學習、計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學、通信以及交叉學科和方向感興趣的學生；學生需要具備微積分及線性代數(shù)基礎，能夠使用Python或者Matlab實現(xiàn)常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

科研項目產(chǎn)出

7周在線小組科研學習+5周論文指導學習共125課時+不限時論文指導

學術(shù)報告

優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單

項目介紹

項目涵蓋計算機視覺領域的常用深度學習方法和前沿技術(shù)，比如生成模型、計算機視覺API、AutoML Vision。項目結(jié)束后，學生將完成兩頁Jupyter Notebook形式的報告，創(chuàng)建計算機視覺應用程序部署在邊緣推理平臺，進行成果展示。學生將能夠從頭開始建立計算機視覺模型，將計算機視覺模型應用于邊緣端機器學習硬件。

個性化研究課題參考：

基于計算機視覺的動態(tài)手勢識別

應用計算機視覺對果蔬表面缺陷的判別研究

深度測量及物體三維模擬重構(gòu)

項目背景

1956年達特茅斯會議以來，人工智能已走過60年的風風雨雨，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)級增長賦予了深度學習新的生機。深度學習如破竹之勢將機器輔助功能變?yōu)榭赡?，讓人工智能在各個應用領域?qū)崿F(xiàn)落地。其中，人工智能一個重要的研究方面就是計算機視覺?！坝嬎銠C視覺是一門研究如何使機器‘看’的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，其本質(zhì)是模擬人類的感知與觀察的一個過程。”據(jù)國金證券發(fā)布的調(diào)研報告稱，計算機視覺是AI領域應用場景最豐富、商業(yè)化價值最大的領域，占中國AI市場的34.9%，排名第一。目前，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在金融、自動駕駛、醫(yī)療、安防、互動娛樂等多個應用場景落地。計算機視覺背后的深度學習知識有哪些？如何將這些知識與實踐相結(jié)合？項目將使用Jupyter Notebook和Python，幫助學生從頭開始創(chuàng)建計算機視覺模型。

項目大綱介紹

人工智能與深度學習Introduction to artificial intelligence：machine learning and deep learning

圖形圖像處理Introduction to computer vision：images storage,color spaces,and basic CV techniques

邊緣檢測等計算機視覺技術(shù)Digging deeper into computer vision：filters,gradients,edge detection,texture,color,and segmentation

物體識別Object recognition

學術(shù)研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路Final Project Preparation Session I

學術(shù)研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出Final Project Preparation Session II

項目成果展示Final Presentation

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