1. 学习目标
深度学习近年来已成为人工智能的核心技术之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别以及医学信号分析等领域。本次项目将带领学员深入探索卷积神经网络（CNN）、变换器（Transformers）等算法，并学习如何高效地处理时间序列信号，如心电图（ECG）数据。
本项目面向已具备深度学习基础的学员，故不包含基础课程讲解，直接进入项目实践。核心目标是通过真实数据集和项目实践，提升在数据处理、模型搭建、优化与部署等方面的能力。不仅适合希望独立开展深度学习项目的学员，也适合希望掌握AI项目全流程的开发者。通过实际操作，学员将熟悉从数据预处理、模型设计、训练优化，到模型验证和应用部署的完整流程，并培养独立思考和解决问题的能力。
2. 学习时间
2025/03/10—2025/06/09，共13周，每周进行小组讨论及项目实践。琪石会根据报名情况调整活动开始时间，请感兴趣的小伙伴提早报名。
3. 学习方式
项目实战 + 小组讨论。本项目不安排常规理论课程，直接进入实战阶段，最终目标是训练一个 AI 模型，能够自动分析 ECG 信号并检测心房颤动（AFib）和心房扑动（AFL）：
1）项目实战：学员将参与从零搭建深度学习模型的全过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练与优化，最终完成一个能自动分析心电图信号的深度学习系统。
2）团队合作：学员将以小组形式合作完成项目（每组两人），模拟真实的AI研发流程，包括数据采集、建模、调优、部署等。
3）答疑点评：项目期间将邀请嘉宾在期中和期末分别进行答疑或点评，共两次。
4）成果评估：项目结束后，每个小组将提交最终模型，并基于表现进行评分和反馈。
5) 突破性成果：若项目中有开创性成果，团队可申请发表 journal paper；否则撰写 tech report。
6）阶段安排：
- 阶段1：每周与医疗公司 researcher召开 3 次线上会议，理解项目背景、基本架构，并获得 public 数据；
- 阶段2：每周与医疗公司 researcher召开 2 次线上会议，开发模型并获取来自医疗公司的 private 数据；
- 阶段3：测试与验证阶段，每两周召开 3 次线上会议，总结测试结果，根据反馈各组进行提升。
4. 学员组成
•领队：一名（已到位）
•组员：6人（含领队），不限专业，但需具备深度学习基础。
由于项目规模有限，我们将以高标准的选拔流程邀请最适合参与的学员，共同营造一个高水平的学习交流环境。
5. 报名方式
注册并登录陆琪石网站https://www.qishicpc.com, 在Programs中选择进行报名。
报名费100美元（报名者须参加面试评估，可能包括两轮面试，报名费一旦报名不予退还）。
报名不需要简历。我们会在报名成功后单独发信联系，收集简历和Cover Letter (简单说明为什么感兴趣、每周可投入时间等)。
感兴趣的小伙伴请提早报名，录满为止。
报名截止时间：2025/03/07
报名链接：https://qishicpc.com/groupclass/67a6a8c1152eeec88481dff6
报名二维码：
琪石学分: 3
部分学习大纲:
Deep Learning Fundamentals, CNN Architecture, Time Series Data Processing, Transformer & Sequence Modeling, Data Preprocessing & Feature Extraction, Model Development (CNN, LSTM, Transformer), Training & Optimization, Model Evaluation & Deployment
学习资料:
暂略，录取后告知
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