開始日期: 2025-04-12

　　課時(shí)安排: 7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

　　適合人群

　　適合年級(jí) (Grade): 高中生/大學(xué)生

　　適合專業(yè) (Major): 計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等專業(yè)或者希望修讀相關(guān)專業(yè)的學(xué)生; 學(xué)生需要具備線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、Python編程基礎(chǔ)

　　建議選修: 程序設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)

　　導(dǎo)師介紹

　　Thomas

　　帝國(guó)理工學(xué)院 Imperial College London (IC)終身教授

　　Thomas教授現(xiàn)任帝國(guó)理工學(xué)院計(jì)算機(jī)專業(yè)終身教授、SCALE實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，同時(shí)領(lǐng)導(dǎo)著DNA數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的研究。Heinis教授擁有蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士和碩士學(xué)位，曾經(jīng)是洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院DIAS實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員。2004年獲得富布賴特獎(jiǎng)學(xué)金，訪問(wèn)普渡大學(xué)。Thomas教授的研究重點(diǎn)為開發(fā)管理未來(lái)科學(xué)數(shù)據(jù)的下一代數(shù)據(jù)管理工具和技術(shù)、大規(guī)模分析高維數(shù)據(jù)的新方法、新型硬件上的數(shù)據(jù)管理以及DNA存儲(chǔ)技術(shù)。

　　任職學(xué)校

　　帝國(guó)理工學(xué)院是一所主攻理學(xué)、工學(xué)、醫(yī)學(xué)和商學(xué)的研究型大學(xué)，全稱為帝國(guó)科學(xué)、技術(shù)與醫(yī)學(xué)學(xué)院(Imperial College of Science, Technology and Medicine)。帝國(guó)理工學(xué)院是具有創(chuàng)新力的大學(xué)之一，尤其以工程專業(yè)而著名。 帝國(guó)理工學(xué)院是金三角名校、羅素大學(xué)集團(tuán)、歐洲研究型大學(xué)聯(lián)盟、國(guó)際科技大學(xué)聯(lián)盟、全球大學(xué)校長(zhǎng)論壇參與院校，被譽(yù)為”G5超級(jí)精英大學(xué)“之一。 帝國(guó)理工學(xué)院于1907年建立于英國(guó)倫敦，由維多利亞女王和阿爾伯特親王于1845年建立的皇家科學(xué)院和大英帝國(guó)研究院、皇家礦業(yè)學(xué)院、倫敦城市與行會(huì)學(xué)院合并組成，曾是倫敦大學(xué)成員之一 ，擁有75位皇家科學(xué)院院士、87位皇家工程學(xué)院院士、80位皇家醫(yī)學(xué)院院士。學(xué)院校友中，有14位諾貝爾獎(jiǎng)得主 、3位菲爾茲獎(jiǎng)得主 。帝國(guó)理工學(xué)院位列2025QS世界大學(xué)排名第2位 、2025泰晤士高等教育世界大學(xué)排名第9位。

　　項(xiàng)目背景

　　隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和自然語(yǔ)言處理(NLP)成為推動(dòng)技術(shù)變革的核心領(lǐng)域。在人工智能領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)為理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式提供了基礎(chǔ)，而自然語(yǔ)言處理則專注于讓計(jì)算機(jī)能夠有效地處理、理解和生成人類語(yǔ)言。近年來(lái)，大語(yǔ)言模型(LLMs)的出現(xiàn)顯著提升了NLP技術(shù)的能力，從文本生成到問(wèn)答系統(tǒng)，再到自動(dòng)翻譯，其應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)大，也正在向更廣泛的領(lǐng)域發(fā)展，例如，多模態(tài)模型結(jié)合文本、圖像和音頻等多種數(shù)據(jù)形式，拓展了語(yǔ)言模型的能力;可解釋AI讓復(fù)雜模型的決策過(guò)程更加透明;而LLMs在實(shí)時(shí)交互中的高效應(yīng)用正在為教育、醫(yī)療、金融和客服等行業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

　　項(xiàng)目介紹

　　項(xiàng)目將專注于自然語(yǔ)言處理(NLP)和大型語(yǔ)言模型(LLMs)，全面介紹當(dāng)代語(yǔ)言處理系統(tǒng)背后的核心方法與技術(shù)。學(xué)生將學(xué)習(xí)NLP的基本概念，包括文本預(yù)處理、分詞、以及語(yǔ)言學(xué)分析，并深入了解更高級(jí)的應(yīng)用，如情感分析、機(jī)器翻譯和信息提取等。同時(shí)，課程將探索LLMs的架構(gòu)與訓(xùn)練方法，例如GPT和BERT，重點(diǎn)講解這些模型如何生成類人文本、理解上下文并執(zhí)行復(fù)雜語(yǔ)言任務(wù)。通過(guò)實(shí)踐項(xiàng)目和真實(shí)案例，學(xué)生將掌握開發(fā)與部署NLP模型的實(shí)際技能，為從事人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的職業(yè)做好準(zhǔn)備。

　　項(xiàng)目大綱

　　機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) Fundamentals of machine learning

　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸、決策樹、k-NN等 Common ML Algorithms: Linear Regression, Decision Trees, k-NN, etc.

　　自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ) Introduction to Natural Language Processing

　　基本NLP任務(wù)：文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析 Basic NLP Tasks: Text Classification, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis

　　遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)、lstm、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn) RNNs, LSTMs,CNNs for NLP

　　BERT和GPT模型概述 Overview of BERT and GPT models

　　大語(yǔ)言模型 Large Language Models (LLMs)

　　GPT架構(gòu)和訓(xùn)練流程 GPT Architecture and Training Process

　　大語(yǔ)言模型在各種NLP任務(wù)中的應(yīng)用 Applications of Large Language Models in various NLP tasks

　　現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用：聊天機(jī)器人、文本生成、機(jī)器翻譯等 Real-World Applications: Chatbots, Text Generation, Machine Translation, etc.

　　NLP和ML的未來(lái)趨勢(shì)：多模態(tài)模型、可解釋AI等 Future Trends in NLP and ML: Multimodal Models, Explainable AI, etc.

　　項(xiàng)目成果展示 Final Presentation

　　論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

　　項(xiàng)目收獲

　　7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時(shí)

　　項(xiàng)目報(bào)告

　　優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(可用于申請(qǐng))

　　結(jié)業(yè)證書

　　成績(jī)單

　　LASER Award in Research Skills for Academic Study官方證書并轉(zhuǎn)換8 UCAS Tariff Points(可選)

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