- 提供创新教育和跨学科研究项目；
- 为全球大学生和优秀高中生创造海外高校的教学环境；
- 致力于通过实际科研学习和思考方式培养学生赋予能够下一阶段学习中脱颖而出的能力！
400-882-5311
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本科研项目采用渐进式教学策略，从监督式与非监督式学习的对比分析切入，逐步延伸到自监督学习在计算机视觉领域的实践应用。针对生成对抗网络的教学模块，特别设置图像生成与文本合成的跨模态实验项目。
| 阶段 | 核心内容 | 产出标准 |
|---|---|---|
| 基础强化 | 随机森林算法调优 | 完成分类准确率提升15%的优化方案 |
| 进阶实践 | 自监督特征提取工程 | 构建图像特征降维可视化系统 |
| 创新应用 | 跨模态生成对抗网络 | 实现文本到图像的跨模态生成项目 |
在课题准备阶段设置两次深度学术研讨：首次研讨侧重研究方向的可行性论证，第二次聚焦原型系统的技术实现。这种设置确保学员从理论构想到工程实践的全流程能力培养。
配备专业学术写作指导团队，从文献综述方法到实验设计规范，从数据可视化技巧到期刊投稿策略，形成完整的学术产出支持体系。
项目结业学员可获得包含具体科研贡献描述的评估报告，表现优异者有机会获得导师签发的个性化推荐信。
