行健计划：AI人工智能与深度学习科研项目：图形图像处理与应用计算机视觉研究

导师学校介绍

杜克大学创建于1838年，坐落于美国北卡罗莱那州的达勒姆，是一所世界顶级的研究型大学。杜克大学是美国最优秀的大学之一，且为美国南部最好的私立大学，长期排名美国前十，并于2002年至2007年期间一度排名前5。2017年《美国新闻与世界报道》全美大学本科综合排名将杜克大学列为全美第8(与宾夕法尼亚大学并列），在美国南部居于首位。2016-17年世界排名方面，杜克大学列usnews世界大学排名第19、泰晤士高等教育世界大学排名第18、QS世界大学排名第24、世界大学学术排名（上海交大版）第25。截止2016年，共有11位诺贝尔奖得主和3位图灵奖得主在杜克大学工作或学习过。

导师详细介绍

导师昵称

Rabih

导师级别

教授

导师学校

杜克大学Duke University

Rabih导师拥有弗吉尼亚理工大学计算机工程博士学位，现任杜克大学教授并在校教授十余门高级计算机课程，导师对教学和研究都有热情，他的研究兴趣包括可穿戴计算、计算机视觉中的动作捕捉识别、自然语言处理中的上下文感知、机器学习、工程教育和中东政治。导师曾在Sensors等SCI期刊及ISWC等顶会发表数十篇论文，并获得杜克大学官方多个专项资金助力其研究工作。

Rabih received his PhD in Computer Engineering from Virginia Tech in 2018 after receiving his BE and MSE in Computer Engineering from the Lebanese American University in 2011 and 2013,respectively.Rabih speaks nine languages(fluent in three)and holds a number of certificates in education,networking,IT,and skydiving.He is also a member of several honor societies,including Tau Beta Pi,Eta Kappa Nu,Phi Kappa Phi,and Golden Key.

Rabih has a passion for both teaching and research;he has been teaching since he was a teenager,and his research interests include wearable computing,activity recognition,context awareness,machine learning,engineering education,and Middle Eastern politics.As a professor,Rabih is committed to helping his students achieve their goals and providing them with opportunities to realize that.He also focuses on their personal development and on improving their abilities to be critical thinkers,better communicators,and active members of their community and the world.

适合人群

方向：理工

专业：人工智能

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

项目价格：23800/13800

项目周期：7周在线小组科研+5周论文指导

是否建议高中生学习：是

是否建议大学生学习：是

语言：英文

难度：高级难度

建议具备的基础：对人工智能、机器学习、深度学习、计算机科学、计算机工程、数据科学、通信以及交叉学科和方向感兴趣的学生；学生需要具备微积分及线性代数基础，能够使用Python或者Matlab实现常见数据结构与算法

科研项目产出

7周在线小组科研学习+5周论文指导学习共125课时+不限时论文指导

学术报告

优秀学员获主导师Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）

结业证书

成绩单

项目介绍

项目涵盖计算机视觉领域的常用深度学习方法和前沿技术，比如生成模型、计算机视觉API、AutoML Vision。项目结束后，学生将完成两页Jupyter Notebook形式的报告，创建计算机视觉应用程序部署在边缘推理平台，进行成果展示。学生将能够从头开始建立计算机视觉模型，将计算机视觉模型应用于边缘端机器学习硬件。

个性化研究课题参考：

基于计算机视觉的动态手势识别

应用计算机视觉对果蔬表面缺陷的判别研究

深度测量及物体三维模拟重构

项目背景

1956年达特茅斯会议以来，人工智能已走过60年的风风雨雨，期间历经两次繁荣与低谷，喧嚣与沉寂。千禧年后，大数据的蓬勃发展和算力的指数级增长赋予了深度学习新的生机。深度学习如破竹之势将机器辅助功能变为可能，让人工智能在各个应用领域实现落地。其中，人工智能一个重要的研究方面就是计算机视觉。“计算机视觉是一门研究如何使机器‘看’的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，其本质是模拟人类的感知与观察的一个过程。”据国金证券发布的调研报告称，计算机视觉是AI领域应用场景最丰富、商业化价值最大的领域，占中国AI市场的34.9%，排名第一。目前，相关技术已经在金融、自动驾驶、医疗、安防、互动娱乐等多个应用场景落地。计算机视觉背后的深度学习知识有哪些？如何将这些知识与实践相结合？项目将使用Jupyter Notebook和Python，帮助学生从头开始创建计算机视觉模型。

项目大纲介绍

人工智能与深度学习Introduction to artificial intelligence：machine learning and deep learning

图形图像处理Introduction to computer vision：images storage,color spaces,and basic CV techniques

边缘检测等计算机视觉技术Digging deeper into computer vision：filters,gradients,edge detection,texture,color,and segmentation

物体识别Object recognition

学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性，帮助学生明晰后续科研思路Final Project Preparation Session I

学术研讨2：学生将在本周课前完成程序设计原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出Final Project Preparation Session II

项目成果展示Final Presentation

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