·美國密歇根大學(xué)機械工程系聯(lián)合培養(yǎng)博士·共發(fā)表論文24篇，以作者或通訊作者SCI收錄論文14篇·他引301次（單篇75次），申請發(fā)明專利3項，已授權(quán)1項·研究方向：人工智能優(yōu)化設(shè)計方法、智能AGV系統(tǒng)、智能制造
Program Introduction課題簡介Python |機器學(xué)習(xí)|深度學(xué)習(xí)|人工智能|自動駕駛|車輛工程根據(jù)2018年的一份道路報告指出，約80%的道路交通事故是由于人為錯誤導(dǎo)致，為了降低道路事故率，多國近年來一直致力于自動駕駛汽車的研發(fā)。或許你會問，自動駕駛就一定安全嗎？答案是‘不”。美國亞利桑那州就曾發(fā)生過Uber自動駕駛汽車撞死行人的事故，起因是自動駕駛汽車無法準(zhǔn)確檢測和識別路人。為了解決此類安全問題，學(xué)界通過數(shù)次研究，決定在自動駕中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的算法。作為機器學(xué)習(xí)的核心算法，深度學(xué)習(xí)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿人腦的復(fù)雜功能，可以有效克服傳統(tǒng)人工智能方法對于直覺，如模式、語音識別、非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷。例如，當(dāng)文字以不同書寫形式呈現(xiàn)時，深度學(xué)習(xí)以外的AI算法很難將其全部識別，而借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法卻能輕松將其識別分類。對于自動駕駛而言，深度學(xué)習(xí)不僅可以檢測到行人的手勢示意、規(guī)劃路徑，還能在極端天氣下識別路標(biāo)路牌，極大程度地提升行車安全性。本課題將以機器學(xué)習(xí)為出發(fā)點，使用簡易的代碼講解機器學(xué)習(xí)的核心算法（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)），通過協(xié)同通信系統(tǒng)和多層多維調(diào)制，在算法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上使用增量方法開發(fā)包含路經(jīng)規(guī)長
Program Highlights科研要點·Python語言編程學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)與Python語言編程的基本概念，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)主流框架簡介和基于Python語言框架的Virtualenv方案，探究為什么要在無人駕駛中應(yīng)用機器學(xué)習(xí)。·深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來源，和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，學(xué)習(xí)函數(shù)和算法的應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體設(shè)計以及應(yīng)用的架構(gòu)。·卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點以及卷積過程分析，通過過擬合和欠擬合的模型進行實踐與分析。Expected Students適合人群·適合對Python有相關(guān)基礎(chǔ)的高中生和大學(xué)生.適合對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)有相關(guān)基礎(chǔ)的高中生和大學(xué)生，希望在該領(lǐng)域深入研究，培養(yǎng)學(xué)術(shù)思維，提升學(xué)術(shù)競爭力的學(xué)生·有意愿從事科研實踐，產(chǎn)出學(xué)術(shù)科研報告和論文成果的學(xué)生
Instructor Team師資配置· Foreign Professor海外在職終身教授領(lǐng)銜，傳授領(lǐng)域前沿知識與高水準(zhǔn)研究方法· Domestic Professor“大學(xué)在職教授/副教授領(lǐng)銜，增進專業(yè)理解力，補充知識版圖· Teaching Assistant輔助課題答疑、知識鞏固，科研心得與專業(yè)知識分享· Writing Instructor論文1M輔導(dǎo)，傳授論文寫作技巧與方法，論文規(guī)劃、寫作、投稿、檢素、發(fā)表全程指導(dǎo)· Student Coordinator科研項目全程跟進服務(wù)，為項目的平穩(wěn)進行保駕護航
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