人工智能與機器學習科研課題：基於深度學習的智能機器人設計算法研究

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？

以卡內(nei) 基梅隆大學為(wei) 例，申請該校計算機科學碩士，需要正規大學本科畢業(ye) 。申請人需具備計算機方麵的基礎能力，包括對Java、C++、Python等編程語言的熟悉。GPA3.5以上，要求遞交GRE成績。語言方麵，托福不低於(yu) 105分，雅思不低於(yu) 7.0分。

機構針對想申請計算機科學/人工智能/機器學習(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) 機器學習(xi) ：基於(yu) 深度學習(xi) 的智能機器人設計算法研究

📅開課時間：2023-11-11

📚涉及專(zhuan) 業(ye) ：計算機科學、人工智能、機器學習(xi)

👫招生對象：高中生、大學生

🔢班級人數：15人左右

授課教授：香港科技大學講席終身正教授

香港科技大學電子工程係講席終身正教授，在核心期刊發表論文300餘(yu) 篇，並為(wei) 40多項專(zhuan) 利做出貢獻。

科研要點：本課程將涵蓋人工智能對社會(hui) 和商業(ye) 的影響。課程分為(wei) 案例研究和項目開發兩(liang) 個(ge) 方麵。通過案例研究，學生可以更好地了解不同的人工智能技術，以及如何利用它們(men) 來解決(jue) 廣泛的社會(hui) 和商業(ye) 需求。本課程將拓寬學生對當前人工智能的最先進水平和未來趨勢的理解，以及如何通過創新使用人工智能來解決(jue) 不同行業(ye) 的各種需求。

通過項目開發，學生可以將 "人工智能第一"的概念應用於(yu) 解決(jue) 現實世界的問題。本課程對任何學科的學生都有幫助，並將從(cong) 全球角度深入了解人工智能在各行業(ye) （如遊戲設計等）的價(jia) 值，以及與(yu) 它們(men) 的道德使用有關(guan) 的問題。

適合人群：

✅ 對計算機科學、人工智能、機器學習(xi) 等感興(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：

6周【在線小組科研+全球就業(ye) 力大師課】+5周論文指導，共126課時

2 課題大綱：

• 人工智能的誕生和計算簡介：人工智能的起源與挑戰、人工智能在不同領域的應用；
• 人工智能與數學及迷宮問題：圖靈機的介紹、布爾邏輯和布爾代數、布爾邏輯和香農加法器、迷宮與類迷宮遊戲介紹、反向推理與人工智能、香農的忒修斯老鼠與最短路算法；
• 人工智能遊戲和搜索算法:人工智能遊戲：遊戲的必勝策略、人工智能在 NIM 遊戲 / 類NIM 遊戲上的應用/人工智能在 Tic-Tac-Toe 遊戲上的應用；
• 神經網絡基礎：神經網絡基礎知識講解、人工智能與聊天機器人、聊天機器人背後的人工智能；
• 機器學習與視覺藝術：人工智能的藝術創作、深度學習和生成對抗網絡（GAN）、應用機器學習創造和訓練遊戲中的人工智能；
• 學生研究方向線上答辯：學生作品報告展示、評價和指導。

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) 秀學員可獲教授推薦信

● 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) 發表指導或者CNKI檢索的英文普刊全文投遞與(yu) 發表指導

● 科研項目材料

項目結業(ye) 證書(shu)

1500字左右的項目報告

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