重庆清港学院开设的深度学习安全研究项目，聚焦算法可靠性验证领域。参与学员将系统掌握卷积神经网络基本原理，通过Python编程实现图像识别模型，重点研究对抗样本生成与防御机制。
项目由南加州大学计算机科学博士领衔，核心成员包括IEEE高级会员2名，CCF优秀博士学位论文获得者1名，形成跨学科指导团队。
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 基础理论 | 梯度下降优化原理 |
| 实践环节 | MNIST数据集建模 |
| 论文指导 | 实验数据可视化 |
项目标准周期为4-6个月，包含12次理论授课与24次实践指导。重点时间段安排：前两个月完成文献综述，中间阶段进行算法实现，最后阶段完成论文撰写。
主要面向人工智能、计算机科学相关专业本科生，要求具备Python编程基础。特别适合计划申请海外名校AI研究方向的学生群体。
