人工智能與深度學習科研課題：ChatGPT熱潮背後的深度學習、神經網絡與自然語言處理技術研究

計算機科學（Computer Science，簡稱為(wei) CS），是研究計算機係統結構、程序係統、人工智能以及計算本身的性質和問題的學科。它是一門包含各種各樣與(yu) 計算和信息處理相關(guan) 主題的係統學科，範圍涉及從(cong) 抽象的算法分析、形式化語法等，到更具體(ti) 的主題如編程語言、程序設計、軟件和硬件等。

申請計算機科學專(zhuan) 業(ye) 什麽(me) 背景最受名校青睞？

以普林斯頓大學為(wei) 例，申請該校計算機科學碩士，需要正規大學本科畢業(ye) 並取得學士學位。申請人需要有計算機科學專(zhuan) 業(ye) 背景，熟悉Java、C++、Python等編程語言。GPA3.5以上，需要提交GRE成績，不得低於(yu) 325分。語言方麵，托福105分，雅思7.0分。

機構針對想申請計算機科學/人工智能/深度學習(xi) 等熱門專(zhuan) 業(ye) 的同學，專(zhuan) 門開設了適用於(yu) 升學黨(dang) 的背景提升科研項目，參與(yu) 研究前沿課題，讓學生不僅(jin) 可以獲得申請所需相關(guan) 學術經驗，還可以積累一段言之有物的實戰經曆，增強名校申請競爭(zheng) 力！

?課題名稱：人工智能與(yu) 深度學習(xi) 專(zhuan) 題：ChatGPT熱潮背後的深度學習(xi) 、神經網絡與(yu) 自然語言處理技術研究

?開課時間：2023-08-05

?涉及專(zhuan) 業(ye) ：計算機科學、人工智能、深度學習(xi)

?招生對象：大學生及以上

?班級人數：15人左右

授課教授：南洋理工大學教授

Luu導師現任南洋理工大學計算機科學與(yu) 工程學院教授。在此之前，他於(yu) 2018年至2021年在麻省理工學院CSAIL擔任博士後研究員。Luu的研究興(xing) 趣在於(yu) 人工智能、深度學習(xi) 和自然語言處理的交叉領域。他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等頂級會(hui) 議和期刊上發表了40多篇論文。

Luu還曾擔任EMNLP 2020-2011的（高級）區域主席、ACL 2021的區域主席、IJCAI 2020-2021的高級項目委員會(hui) 以及NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI的項目委員會(hui) 成員，ACL學報（TACL）、計算語言學、知識與(yu) 數據工程學報（TKDE）、ACM計算調查的常務評審員。他最近獲得了2021年ICLR的傑出論文獎。

導師部分簡曆

導師部分論作

科研要點：該項目將全麵介紹適用於(yu) NLP 的前沿深度學習(xi) 網絡模型與(yu) 應用。在模型方麵，教授將涵蓋單詞矢量表示、基於(yu) 窗口的神經網絡、循環神經網絡、長期短期記憶模型、卷積神經網絡、注意力網絡、Transformer，以及近期一些涉及預訓練的語言模型的模型。應用方麵，我們(men) 將研究當前最火熱的NLP應用中內(nei) 部技術，如穀歌翻譯，Siri和其他個(ge) 人助理係統等。在項目中，學生將在導師指導下理解、設計、應用神經網絡模型在自然語言處理與(yu) 人機交互應用中。項目結束時，學生將提交項目報告，進行成果展示。

適合人群：

✅ 對計算機科學、人工智能、深度學習(xi) 感興(xing) 趣的學生

✅ 未來希望在計算機科學專(zhuan) 業(ye) 發展的學生

✅ 想要學習(xi) 論文寫(xie) 作，鍛煉學術語言的使用及提升學術能力的學生

✅ 有意願從(cong) 事科研實踐，產(chan) 出學術科研報告和論文成果的學生

✅ 希望在該領域深入研究，培養(yang) 學術思維，提升學術背景軟實力的學生

項目安排：

1 項目周期：

4周在線小組科研學習(xi) +2周不限時論文指導學習(xi) 共125課時

Python NLP應用程序產(chan) 出

2 課題大綱：

自然語言處理及其應用介紹：學生將在本周接觸到NLP的發展情況及前沿應用領域，並在本周鞏固編程及數據預處理工具的使用

用以分類的深度學習(xi) 模型如LSTM，注意力模型及其在偽(wei) 新檢測，情感分析中的應用

生成模型如Seq2Seq及其在機器翻譯中的應用

自然語言處理前沿技術：OpenAI GPT等預訓練語言模型

學術研討1：教授與(yu) 各組學生探討並評估個(ge) 性化研究課題可行性，幫助學生明晰後續科研思路

學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽(wei) 代碼（Pseudocode），教授將根據各組進度進行個(ge) 性化指導，確保學生優(you) 質的終期課題產(chan) 出

項目成果展示 

3 課時安排：

需要詳細課程表的同學，歡迎微信聯係學術顧問老師。

項目產(chan) 出：

● 推薦信

科研項目推薦信

優(you) 秀學員可獲名校教授EDU推薦信

● 論文發表

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會(hui) 議全文投遞與(yu) 發表指導（可用於(yu) 申請）

● 科研項目材料

科研結業(ye) 證書(shu)

項目報告

成績單

助力申請：

參加科研項目之前：履曆上沒有深度經曆

?科研項目之後：豐(feng) 富履曆，提高升學、求職成功概率

參加科研項目之前：申請文書(shu) 陳詞濫調

?科研項目之後：積累高含金量文書(shu) 素材，打造個(ge) 性化申請故事，展現背景軟實力

參加科研項目之前：適應不了名校學習(xi) 節奏

?科研項目之後：夯實基礎，以豐(feng) 富的經驗和前沿的思維快人一步

機構就業(ye) 方向

計算機科學就業(ye) 前景廣闊，畢業(ye) 生可在軟件企業(ye) 、國家機關(guan) 以及各個(ge) 大、中型企事業(ye) 單位的信息技術部門、教育部門等單位從(cong) 事軟件工程領域的技術開發、教學、科研及管理等工作。大部分畢業(ye) 生主要從(cong) 事計算機軟件和互聯網相關(guan) 的工作，如後端開發、前端開發、程序設計、算法、軟件工程、硬件工程、移動開發、測試等崗位。

院校排名機構

1. 麻省理工學院 United States

2. 卡內(nei) 基梅隆大學 United States

3. 斯坦福大學 United States

4. 加州大學伯克利分校 United States

5. 牛津大學 United Kingdom

6. 新加坡國立大學 Singapore

7. 劍橋大學 United Kingdom

8. 哈佛大學 United States

9. 蘇黎世聯邦理工學院 Switzerland

10. 洛桑聯邦理工學院 Switzerland