Eric 导师定制科研

导师介绍

Eric 导师，Carnegie Mellon 大学 Artificial Intelligence 专业方向硕士，在 AI 方面有丰富的研究经历，擅长 image/audio processing 领域，现在Google 硅谷总部工作

项目介绍

名称：Music Genre Recognition

项目内容：

1. 基础机器学习算法学习

2. 神经网络学习

3. 卷积神经网络学习

4. 音频风格识别代码实现

项目亮点：

1. 人工智能 hot topic

2. 端到端了解人工智能工作

3. 代码框架能够广泛适用于其他问题

项目收获

非同质化科研，独家稀缺课题，高度私人定制，根据学生个人学术兴趣方向确定研究方向，独特的活动列表及文书素材，提升编程方向学术软背景，增强学术核心竞争力

在了解知识的基础上，可以学习科研方法；系统性研究问题的探索思路、逻辑思维和写作规范等必要科研素质和习惯的养成

了解人工智能如何工作，经典算法和代码实现

科研报告

导师推荐信

课程安排

项目时长 4-6 周，每周交流 2 小时左右

需要学生课后 6-8 小时左右复习和完成课后作业

每周安排:

Week1 语音识别的基础；什么是线性回归

Week2 逻辑回归；机器学习训练学习流程代码框架

Week3 神经网络；卷积神经网络

Week4 代码框架整合，端到端训练

Week5 最终代码；研究报告；推荐信

适宜人群

对 Machine learning，image/audio processing 感兴趣的高中生/大学生

今后想从事 ML，software engineer， data scientist 行业

建议先修课程:Python,面向对象语言设计，导数，（算法与数据结构）