- 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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本课程聚焦当下最热门的自监督式学习与生成对抗网络技术，通过系统化的理论教学与实战训练，帮助学员掌握从算法原理到工业应用的全流程能力。课程特别设置异常检测场景专项研究模块，使学员能够将前沿技术应用于实际问题的解决方案设计。
| 教学阶段 | 技术要点 | 实战产出 |
|---|---|---|
| 基础强化 | 监督/非监督学习差异分析 | 经典算法对比实验报告 |
| 核心突破 | 自监督学习特征提取 | CV/NLP领域应用原型 |
| 高阶应用 | GAN网络架构优化 | 异常检测模型部署 |
课题可行性论证：教授团队将协助学员完成研究课题的文献综述与创新性评估，确保选题兼具学术价值与应用前景。
原型开发指导：在算法实现阶段，教学组提供代码审查与性能优化建议，重点解决模型训练中的梯度消失等常见问题。
