科创研究院实地科研营 (2019-12-06 14:30:03.937)

人工智能方向（人工智能与互联网多模态搜索引擎）
简介
近十年来计算机科学与大数据的全面结合与飞速发展，将计算机图形学从传统的统计学方法升华到基于深度学习、人工智能的大数据分析方法。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。
互联网中存在大量的数据，不仅数据量巨大而且形态也具有多样性（比如互联网的数据形态包括：文本、图像、视频等）。

如何在互联网中的多模态数据中挖掘有用的信息，为互联网衍生产品（诸如：微信、淘宝、抖音等）做支撑和后盾，提升产品的推荐能力，吸引更多的用户消费，成为关键。
本项目着重研究互联网中的大数据，通过最近特别火的深度学习方法在多模态数据上学习并提取有用的图文信息。对不同模态的数据（包括：图像和文本的数据）进行整合，使用统一的深层网络对数据进行学习，将图像和文本数据转化到同一语义空间中的点，通过计算点点之间的距离来衡量不同模态数据的相似性。结合互联网通用的搜索引擎技术，对多模态数据集构建倒排索引。

本项目为计划申请计算机、人工智能、深度学习、图像学、图形学、自然语言理解、搜索引擎、软件工程等专业的学生所设计。通过本课程深入浅出的指导，同学们不仅可以掌握最前沿的图像领域相关的深度学习知识，同时可以掌握互联网中搜索引擎的相关知识，最后通过完成一次以文搜图的大作业，让学生们亲自搭建一个基于深度学习框架的多模态搜索引擎。实习结束后，导师会根据学生表现出具推荐信。

本项目属于互联网多模态大数据分析课题，主要研究在互联网大数据中提取多模态数据的有用特征，基于特征网络构建以文搜图的能力，能够实现自动配图。这些能力经过国内大型的互联网公司（比如：腾讯、阿里、百度、今日头条等）的研究和发展，已经相当成熟，为公司提供了信息流、提升了用户消费量、增加了公司的收益。指导老师将面对面悉心指导，深入浅出地介绍复杂的深度学习知识、图像学、自然语言处理知识、搜索引擎技术，结合这些知识搭建一个以文搜图及自动配图的服务平台。手把手地指导学生进行代码实现，带领学生通过对问题本质的分析、再到方法的实现，最后到完成
代码的展示。实现科研全过程地指导，并在此过程中学习科研写作的基本方法与技巧。

师资背景
指导教师为北京某著名高校高精尖创新中心某课题组负责人，副研究员，博导。博士毕业于中科院智能信息处理实验室。十多年来一直从事大数据与智能算法的科研与教学工作。与美国 Scripps 研究所，斯坦福大学，国内中科院、北京大学、复旦大学等单位共同合作发表 SCI 论文数十篇，包括 Nature 子刊等国际权威期刊文章。主持或参与多项国家 973、863、重大专项和基金委项目，是多个 SCI 期刊的审稿人。

招生对象及要求
面向大二以上，计划申请人工智能、移动互联网、计算技术、信息处理等相关专业的优秀本科生。为了让学生可以更好的完成科研项目，项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。

行程安排
Step1：远程项目指导：项目开始前 2 周—1 个月组成学习讨论群，项目导师及助教随时为同学们答疑解惑，介绍项目背景，发放预习资料（包括相关文献及需要掌握的软件技能等），专业问题请教专业导师，行程安排请教贴身助教；
Step2：项目集中进行时：专业大咖导师面对面授课指导，研讨国际当下热点问题及领域发展方向，引领同学们完成一个领域前沿定值科研项目，充分发挥每位同学的科研精神和探索能力，爱上科研不是梦；
Step3：远程项目指导：项目结束后 2 周—1 个月，延展性问题随时请教导师，完成项目总结，撰写详细的总结报告，梳理项目内容，思考后续发展方向。科研营日程安排：
第一阶段（远程指导）：1.1-1.13：组成学习讨论群，发放预习资料，项目导师及助教随时为
同学们答疑解惑；
第二阶段（实地科研）：1.14-1.20：科研营实地阶段，大咖导师全程面授指导；
第三阶段（远程总结）：1.21-2.5：总结项目收获及最终成果，完成科研报告。
时间：1.1-2.5

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