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斯坦福大学人工智能影像应用科研项目简介

斯坦福大学人工智能影像应用科研项目简介
Stanford University AI&Computer Vision Research

一、学校简介

 斯坦福大学在多个国内外大学排名中均在十强之列。其中,世界大学学术排名(ARWU)更是多年来都一直将其列作世界第二。斯坦福大学内各个学科在世界排名均处于领先地位,尤其在统计与运筹学、电气工程学、计算机科学、生物医学、商学、社会科学等多个学科领域拥有世界级的学术影响力。

二、项目简介

这个项目的目标是使用人工智能工具在图像中发现更多的信息详解。通常的相机用于医学影像摄影,这些图像呈现于不同的成像方式。该项目旨在通过提供必要的背景和工具,鼓励学生开发新的机器学习技术解决这些有挑战性的问题。更具体地说,主要包括:
1.自然图像恢复:关注如何恢复物体从嘈杂的自然图像中构造,例如,照片取自手机(图1)。
2.医学图像处理:发展途径提高医学图像的图像质量,可能对早期有重大影响疾病诊断(图2)。

三、项目说明

面向对象:欲以申请美国常青藤名校计算机、人工智能、生物工程、生物信息、医学统计、医学数学等相关专业的本科生、研究生以及部分成绩优秀的高中生;
软性背景:有一定的科研履历者优先; 
科研导师: 斯坦福生物医学工程实验室人工智能医学影像资深研究员
科研形式:远程线上科研,导师授课+研究实战结合,完成课题选题、搜集资料、数据分析、研究实践及报告撰写;
科研周期:
远程科研:学生与导师约定开始时间,线上交流进行科研学习和探讨,每期时间4-12周,具体根据学生完成任务的进度确定完成时间。
申请截止:滚动报名,先到先得;
科研主题:通过人工智能在图像中看到更多信息
项目学习纲要:
1.机器学习,特别是深度学习和图像恢复基础,利用数据生成假设测试信号特异性;
2.自然图像复原;
3.医学图像增强;
4.应用和开发方法来显著减少医疗环境中的图像伪影。
数学:具有基本编程技能,具备微积分和线性代数。
编程:学生应该能够理解基本的Python/Metlab。

四、科研收获

1. 浸入式的学术氛围,切身体会常春藤名校——通过参加紧张丰富的科研,学生能亲身体会精英学子们在这样的学术氛围下如何完成自身成长;
2. 极大拓宽学生视野,在世界一流的学术中心。处在这样一个学习氛围下,能够让学生拥有国际视野,了解到世界顶尖的学术研究课题和内容,从而对整个行业有更清晰的认知;
3. 学生将有机会与顶尖教授、学者零距离交流,获取该产业第一手现实资料;
4. 科研完成后,学生将会全面了解并体会到斯坦福大学的培养流程,并对专业有一个完整的认知,将对学生今后的专业选择或者人生规划帮助良多;
5. 提前感受并学习美式学术研究的方法和逻辑思维,预先为未来进入状态

五、选拔流程

1.提交报名表;
2.初审合格,签订协议,科研组择优⾯试;
3.⾯试通过后,发送录取确认书;
4.远程项目协调开始时间及项目研究准备;开始科研;
5.丰富的CV、PS履历;获得科研证书,表现优异者可获导师推荐信助⼒申请。