BG Plus背景提升科研项目|斯坦福大学|数据科学：基于深度学习的缩放风格迁移

课题旧名

= 基于尺度研习的三维音乐风格迁移 =

工程建设简介

变换机器研习（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈机器研习，它的人工神经纤维可以响应一部分覆盖范围的周围短剧，对于大型三维处理有不俗展现出。它包括变换层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

变换机器研习是近年来转型大大的，并引来广泛应用倚重的一种高效识别方法。目前已成大多生物科学教育领域的研究热点之一，得益于模式归入教育领域，由于该互联网避开了对三维的复杂初期预处理，可以如此一来输入早期三维，因而得到了更为广泛应用的运用。

研习要能

本期工程技术系统化将带领校内们通过基于变换机器研习的电脑视觉效果工程建设实弹射击，围住一个基于尺度机器研习的三维音乐风格迁移工具，近距保持联系电脑视觉效果与电脑系统教育领域的先进技术。

通过一系列电脑系统与机器研习工程建设实弹射击，让同学能够对尺度研习与电脑视觉效果的理论与运用故事情节产生直观的认识，进而激发校内探究电脑系统前沿技术的兴趣，提高学术综合专业性专业性。

恩师将带领同学：通过教学掌控基本机器研习的概念，理解变换机器研习；通过课后施作及教学工程建设掌控如何围住变换机器研习并解决实际三维处理，三维生成系统性关键问题。

适合人群

●希望申请国外电脑生物科学、数据生物科学等系统性学科，但系统性经历不够丰富的低年级学员，或者转专业工程技术讲义的本科；

●对于电脑系统、尺度研习、电脑视觉效果、自动驾驶教育领域有意思，想完成系统化工程建设的本科；

●促请有一定的编程基石，有意思Python（如果不有意思我们将提供网课预习，需你准备研习一门编程语言的准备）。

工程技术恩师

= Evelyny Lee =

斯坦福大学电脑视觉效果朝向耶鲁大学，主要研究朝向为电脑系统及其运用、AI。

工程建设亦需

本工程建设为线上Workshop, 恩师教学、练习实弹射击+配对研讨结合，完成课题研习、研究实弹射击探索及报告合著。

Phase 1 预习阶段（2周）

恩师提供充分的阅读材料、教学及练习题，为在线教学做预习，补充知识短板。

Phase 2 恩师教学+答疑（4周）

Week 1：电脑视觉效果基石

●讲解电脑视觉效果基石，知晓电脑视觉效果转型近代，知晓目前电脑视觉效果的几个主要前沿研究课题；

●研习如何进行三维归入，知晓三维归入关键问题之前的不同关键问题，掌控相片在电脑之前存储格式及处理手段，掌控三维归入的不同搜索算法；

●知晓训练集、验证集与测试集的作用，掌控欠近似与过近似的概念；

●施作：完成kNN搜索算法进行打字字符识别工程建设。

Week 2：尺度机器研习

●讲解多层感知器搜索算法、死伤函数及交叉传播数学基本；

●险恶讲解变换机器研习的在结构上以及特征抽取的方式；

●简要讲解闭包机器研习在结构上。

Week 3：预定义讲解

●尺度研习基本讲解（tensorflowpytorch）；

●示例预定义解析。

Week 4：实弹射击高难度

●承上，尺度研习基本讲解（tensorflow、pytorch）；

●机器研习实弹射击训练高难度。

Week 5：电脑视觉效果进阶搜索算法专题

●配对自律研习+课后重现；

●交流教学；

●Lenet/AlexNet/VGG/Resnet/Densenst。

Week 6：答辩

●校内配对答辩讲解重现自己打算使用的基本+Q&A。

Phase 3 报告合著+恩师调谐 1-week

Week 7：完成报告合著，恩师做出最终调谐

时间亦需

开课时间：2022.7.2开课

工程建设收获

●恩师签字的工程建设结课断言；

●一段与AI系统性的实弹射击工程技术经历；

●产出一份AI系统性的高质量工程技术报告；

●培植工程技术之前团队协作的能力及如何提出关键问题并解决关键问题的思维能力；

●日前适应海外高校的研习模式。

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