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在 21 世纪的今天，深度学习和人工智能的巨大变革引领着商业、科学和技术的惊人进步。作为机器学习中一个新的研究方向，将深度学习引入机器学习的结果是使其更接近于最初的目标：人工智能。过去几年里，深度学习在自然语言处理技术、多媒体学习、自动化、计算机视觉、网络安全等多个领域产生了显著的影响。然而，当前大多数流行的深度神经模型都有着自己的局限性，如卷积神经网络就只能被应用于处理结构化网络（欧几里得）数据 , 而不是直接适用于图形。为了消除局限性，近些年来，人工智能领域的研究者将深度学习技术扩展到非欧几里得数据领域的兴趣日益增长，国内外的相关研究成果也开始向多种图形的深度学习模型，包括图形卷积模型、图形注意模型、混合模型和神经信息传递模型进行发展。
项目当中，剑桥大学计算机科学与技术系终身教授，剑桥大学人工智能小组研究员 Pietro Liò 教授将带领学生学习图神经网络的专业知识以及探究深度强化学习的发展潜力，并探讨强化学习和深度学习的基础以及在机器人，游戏，图像和文本挖掘中的实际案例。其目的是帮助学生深入理解深度强化学习相关的专业知识，学术写作技能以及如何开发基于深度强化学习的生产性软件等相关技能。
该项目灵活性高，实践性强，对人工智能，深度学习领域感兴趣，有意愿从事科研实践，希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术竞争力，产出学术科研报告和论文成果的高中生，本科生，研究生均可以参加学习。
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（图片引自网络）
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孟爱青
