核心教学模块解析

项目聚焦深度神经网络技术应用，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在计算机视觉领域的创新实践。通过构建图像分类模型与目标检测系统，学员将掌握对抗样本生成、模型鲁棒性增强等关键技术。

教学团队构成

• ▶ 主导师：南加州大学计算机科学博士（研究方向：神经网络安全）
• ▶ 助教团队：3名院校机器学习方向研究生

科研产出体系

课程实施流程

1. 1 文献综述与研究方向确定（2-3周）
2. 2 模型构建与实验设计（6-8周）
3. 3 论文撰写与修改（8-10周）