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本期课题
定制课题本项目支持课题定制，可以在开课前或上课过程中跟导师协商课题。
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络、深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
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项目亮点
强大的师资力量，世界顶尖名校博士一对一手把手教学，学习学科前沿课题
产出一篇高含金量EI、SCOPUS、CPCI级别国际会议论文，有能力者可冲刺顶刊顶会
高质量、针对性一对一辅导，时间灵活，课题可定制
助力名校申请，全面提升学术水平、思辨能力和英文水平，提高名校录取几率
完善的配套教学服务，学习大礼包、助教课、阅读材料等齐上阵，让你从容面对科研难题，顺利完成科研项目
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科研导师
J导师
麻省理工学院（MIT）人工智能博士
清华大学博士
曾在ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、ComputationalLinguistics、IPAMI等顶级学术会议期刊上发表多篇文章，发表期刊和核心会议论文四十余篇，引用次数达到+
长期担任NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP、AAAI等顶级国际学术会议期刊程序委员会成员
现为亚马逊AlexaAI资深研究员，主要从事对话系统方面的研究，已辅导众多学生完成优秀论文的撰写并录用发表
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适合人群
本项目属于定制项目，适合零基础的低年级大学生和拥有较高专业水平的研究生，具有一定专业基础的学生在完成本项目后可优先投稿业内知名顶会、期刊。
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课程安排
?明确辅导课题及规划
先导课
初次meeting，了解学员背景、兴趣，探讨兴趣方向以及拟定初步的科研计划
科研规划
根据学员的实际情况，针对性讲解科研路线（学习流程）、注意事项、建议以及辅导安排
?科研基础
机器学习理论
机器学习的基础模型分类；Supervised/Unsupervised/Semesupervised/Reinforcement；Classification/Regression,etc.常见的机器学习模型；重点介绍：逻辑回归模型（LogisticRegression）自然语言处理概论
什么是自然语言处理？
自然语言处理有哪些任务？
机器学习如何影响了自然语言处理方向的发展？
自然语言处理深入探索
介绍自然语言处理中广泛应用到的深度学习三大经典模型：前向传播神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；
如何训练神经网络：损失函数的定义、反向传播算法、优化算法；
自然语言处理前沿介绍自然语言处理领域最前沿的模型：Transformer；介绍自然语言处理中文本分类任务中最主流的模型，为后续项目实践做铺垫课；科研项目实践带领学生进行精准选题；逐步走完科研项目全过程：文献调研、问题归纳和分解、提出假设、提出方法、完成代码进行实验验证、总结结果并进行分析、得出结论；?论文写作指导
成果整理
代码的整理，优化和上传；
数据的规范和整理，结论的总结和分析；
论文润色辅导
同领域relatedwork的文章结构对比；中心思想突出
论文主次以及段落重点的安排技巧
写作整体协作思路以及提升方法
论文写作辅导
科研项目总结
答辩时间分配与技巧
Slides制作规范与表达技巧
最终论文答辩
选会与投稿指导
总结与鼓励
?论文返修指导
投稿返修辅导
根据论文的评审意见和学生商讨如何修改
指导学生修改论文、投出修改稿
注：上述课程方案仅供参考，在学生报名后、开课前，导师将根据学生的专业基础、研究兴趣、时间和意向等方面，确定最终的课程方案和课程时间。
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课程细节
开课时间：滚动招生，随时开课上课方式：线上一对一课时数量：20个课时，一课时为一个小时，预计每周一个课时（可协商）7
项目收获
以第一作者身份发表EI/CPCI会议、国际普刊、SCI/SSCI期刊、等国内外核心刊物(根据学生能力和需求进行发表推荐)产出符合国际标准的学术报告，为申请名校加分
与学术界导师进行合作，提升科研能力并积累经验，提升学术背景软实力
学习学术写作，锻炼学术语言的使用及提升学术写作能力掌握该领域最前沿的知识、发展方向、专业的科研能力和研究方法8
项目流程
与PK学术顾问确认项目名额，填写报名表，PK团队进行评估
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通过评估后，签约、报名，缴纳项目费用
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报名后，初步选定课题（可更换），跟课题导师进行前导课
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发送学习资料，确定开课时间和课表，正式开课
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论文完成，投中目标会议/期刊，项目结束
欲报名的同学请仔细阅读本篇推文，扫描下方
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