广州集思未来人工智能类在线科研项目为学生提供为灵活的课程参与模式，以满足计算机学生的专业学习需求。采用以学生为中心的学习和教学方法，让学生通过探究开放式问题，运用更高层次的思维技巧进行学习。
适合人群
适合年级:大学生及以上
适合专业:计算机科学、人工智能、数据科学、电子与计算机工程等专业，软件工程、自动化等相关专业或者希望掌握强化学习的学生；对人工智能、大数据以及交叉学科和方向感兴趣的学生；学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，至少会使用一门编程语言实现神经网络，有过强化学习开发经验的申请者优先
课程内容
一、全球首位人工智能公民Sophia技术原理：智能仿生机器人研究
课题导师：Fumiya-剑桥大学University of Cambridge终身正教授
适合专业:信号与信息处理、机器学习、信息工程、人工智能、工程、机器人、机械工程、生物、仿生学
二、密集项目：人工智能与数据科学专题：机器学习与深度学习模型、生成式对抗网络理论与实践【大二及以上组】
课题导师：Mark-麻省理工学院(MIT)终身教授
适合专业:计算机科学、电子与计算机科学、信号与信息处理、机器学习、计算机工程、数据科学、数据分析、深度学习、人工智能、自然语言处理。
三、人工智能与数据科学AlphaGo的算法原理：强化学习与图神经网络(GNN)研究【大学组】
课题导师：Pietro-剑桥大学University of Cambridge终身正教授
适合专业:计算机科学、机器学习、数据科学、数据分析、深度学习、人工智能、数据结构与算法、编程语言、自然语言处理。
四、机器学习与数据科学专题：基于聚类算法、非线性回归、特征选择等数据挖掘技术在商业分析中的实际应用研究【大学组】
课题导师：Stephen-南加州大学(USC)正教授
适合专业:软件工程、商业分析、机器学习、金融学、数据科学、数据分析、人工智能、风险管理、商业统计、编程语言。
五、计算机科学与人工智能专题：数据挖掘与机器学习、语音识别等前沿人机交互技术在程序开发中的应用
课题导师：Jack-卡内基梅隆大学(CMU)终身正教授
适合专业:计算机科学、机器学习、数字媒体、编程语言、人机交互、语音识别、计算机音乐
六、行健计划：AI人工智能与深度学习：图形图像处理与应用计算机视觉研究
课题导师：Rabih-杜克大学Duke University教授
适合专业:计算机科学、电子与计算机科学、信号与信息处理、深度学习、计算机视觉、人机交互
七、行健计划：自动驾驶专题：基于计算机视觉技术的目标检测与障碍识别
课题导师：Rabih-杜克大学Duke University教授
适合专业:计算机科学、电子与计算机科学、信号与信息处理、深度学习、计算机视觉、人机交互
课程详情
授课形式：网络班
授课师资：外教
班级类型：小班，一对一，一对三
开班时间：滚动开班
