该科研项目聚焦卷积神经网络与循环神经网络在视频分析中的创新应用，通过特征提取优化与迁移学习机制研究，系统提升学员在行人检测、行为模式识别等领域的学术研究能力。
南加州大学计算机博士
主攻方向：类脑计算模型优化、多模态数据融合
| 培养模块 | 教学内容 |
|---|---|
| 基础理论 | 深度学习框架原理与类脑算法对比 |
| 实验环节 | OpenCV实战与TensorFlow模型优化 |
| 论文指导 | 从选题到发表的全程学术规范指导 |
系统化培养周期4-6个月，包含80课时理论教学与实验操作，支持个性化进度调整，适配不同基础学员需求
