在数字化转型加速的今天，掌握机器学习与深度学习技术已成为数据科学领域的必备技能。本课程通过理论讲解与Python编程实践相结合的教学模式，重点解析生成式对抗网络(GAN)的构建原理及其在图像生成领域的创新应用。
| 教学模块 | 技术要点 | 实战产出 |
|---|---|---|
| 神经网络进阶 | 卷积网络结构优化 | 图像识别模型开发 |
| 生成对抗网络 | GAN模型训练策略 | 数据增强应用案例 |
课程由麻省理工学院计算机科学系终身教授领衔，教学团队成员包括Hubble Fellow获得者及Web of Science高被引学者。导师团队在数据建模、算法优化领域拥有十五年以上的科研经验，曾主导多个国家级人工智能研究项目。
课程包含双阶段科研指导：前7周进行核心知识学习和原型开发，后5周提供论文写作专项辅导。学员可获得导师推荐信、国际会议论文发表指导，以及符合学术规范的完整项目报告模板。
本课程适合计算机科学、数据工程相关专业的在校学生，建议学习者具备基础编程能力。课程采用中英双语授课，提供配套代码库和数据集资源，支持Windows、macOS双系统环境配置。
