人工智能与机器学习暑期科研项目招募(可发表论文)

人工智能与机器学习暑期科研项目招募

华中科技大学博士论文指导

我是计算机专业的研二学生:从大二开始接触科研,至今已发表1篇CCF-A类会议论文1篇CCF-B类会议论文 ,以及2篇Top期刊论文 。正是这段从本科开始的科研经历,让我在保研和学术道路上走得更加顺利。我深刻体会到,对本科生 而言,越早接触系统的科研训练开始上手科研项目,就越能在未来的升学求职中占据很大的优势。

暑假是提升科研能力、丰富学术履历的黄金时期!对于计划保研留学 的大家来说,参与科研项目并发表论文 能极大提升个人竞争力。无论是保研综测加分留学申请证明学术潜力 ,还是求职时展现技术实力,高质量的科研经历都是关键筹码。这个暑假,我的师兄------华中科技大学博士研究生 想带领对AI感兴趣的同学,聚焦人工智能与机器学习前沿领域 ,提供深度学习、自动化机器学习(AutoML)及元学习的实战机会,一起完成高质量的科研项目,并争取发表论文。

个人简介

华中科技大学博士研究生,研究方向:

  1. 深度学习与神经网络:卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
  2. 自动化机器学习与元学习:自动化机器学习、元学习、神经架构搜索等。

研究成果发表于

  1. 《Computer Vision and Image Understanding》(图像信息的计算机分析)
  2. 《Pattern Recognition Letters》(人工智能领域)
  3. 《Cognitive Computation》(人工智能、神经科学相关领域)

科研选题

01 基于改进卷积神经网络的复杂场景图像实时识别研究

02 基于元学习的快速自适应医疗诊断模型研究

03 自动化机器学习在金融数据分析与风险预测中的优化应用研究

01 基于改进卷积神经网络的复杂场景图像实时识别研究

现实场景中的恶劣天气、低光照、遮挡等问题严重影响传统CNN的识别性能,而自动驾驶、安防监控等领域对实时性和准确性要求极高。本项目将优化CNN架构,提升模型在复杂环境下的鲁棒性,并探索轻量化部署方案。

创新方向:

  • 结合Transformer(ViT、Swin Transformer)增强CNN的全局建模能力
  • 采用知识蒸馏(Knowledge Distillation)实现模型轻量化
  • 部署优化:TensorRT加速、INT8量化

02 基于元学习的快速自适应医疗诊断模型研究

医疗领域面临样本不均衡、新疾病诊断难等问题,传统模型依赖大量标注数据且难以快速适应新任务。本项目利用元学习技术,构建能够从小样本数据中快速学习的智能诊断系统,提升罕见病和动态医疗场景下的诊断效率。

  • 基于度量学习的元学习框架(ProtoNet、RelationNet)
  • 跨模态数据融合(CT/MRI/病理报告联合建模)
  • 可解释性分析:Grad-CAM可视化诊断依据

03 自动化机器学习在金融数据分析与风险预测中的优化应用研究

金融数据具有高维度、动态变化等特点,传统手动建模方式效率低下。本研究将结合AutoML技术,自动化完成特征工程、模型选择与超参数优化,提升金融风控与投资决策的精准度,为金融机构提供智能化解决方案。

  • 自动化特征工程(FeatureTools + 遗传算法)
  • 集成学习(XGBoost+LightGBM的Stacking策略)
  • 动态风险预警:LSTM-Attention时序建模

🌟 项目亮点

博士师兄指导,系统学习深度学习与AutoML前沿技术,不是"跑通demo"的浅尝辄止,而是从0到1完整经历:文献精读→模型创新→实验设计→论文写作

把握好暑期科研机会,让我们用2个月时间,从科研小白到写出一篇高质量科技论文~

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