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参加2018寒假名校科研营深圳站,探究深度学习在计算机系统安全中的应用!

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服务承诺

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方案特色

自2012年至今(2017年),深度学习可以说是人工智能最火的研究方向。大公司纷纷成立人工智能实验室,投入到像图像识别、无人驾驶、疾病诊断等研究工作中,形成了百家争鸣的状态。


本项目旨在通过理论加实践的方法向学生介绍深度学习的各个模型以及框架,全面地了解深度学习相关知识,也希望该项目为立志在深度学习学术领域进行科研工作的学生提供入门基础。


本项目以深度学习在异常程序检测中的应用为背景,介绍深度学习核心问题和常用模型,介绍深度学习的主流框架技术和应用,学习相关理论基础、增强实际动手编程能力、培养创新思维和团队协作能力,为深度学习的进一步学习和实践应用打下必要的基础。

适合人群

大二以上优秀本科生及部分优秀高中生,计划申请自动化、计算机(包括机器学习、模式识别、人工智能等)、软件工程等相关专业,为了让学生可以更好地完成科研项目,项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。

参与流程

日期 项目进度 Lab相关


2月20日

外地学生入住酒店,破冰活动,自我介绍,学生分组,导师进行项目简介


2月21日

深度学习简介和Tensorflow入门

对现有恶意程序数据通过TensorFlow进行清洗和预处理


2月22日

深层网络与反向传播

搭建深层神经网络进行初步恶意程序识别


2月23日

CNN与RNN介绍

搭建深层网络


2月24日

恶意程序识别方法介绍与深度学习调优

实现恶意程序检测系统


2月25日

课堂讨论,对恶意程序检测的改进方案

实现新方案


2月26日

实验结果的评价方法

完成项目实践报告

项目结题、总结及展望

项目收获

此实习项目专门为计划申请自动化、计算机、信息安全的学生所设计。学生将跟随导师共同工作,实际进行神经网络搭建、深层网络学习、深度学习项目优化等工作,最后利用所学知识实现恶意程序发现。实习结束后,导师会根据学生表现出具推荐信。

常见问题

项目时间:2018年2月20日-26日


师资背景:任职教师知名研究所副研究员。主要研究方向为人工智能、深度学习、社交网络分析等,在SIGMOD、VLDB和TKDE等国际著名期刊及会议上发表论文30余篇。

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