人工智能專題： 機(jī)器學(xué)習(xí)及其在物聯(lián)網(wǎng)與黑客攻擊識(shí)別中的應(yīng)用

專業(yè)：人工智能

項(xiàng)目類型：國(guó)外小組科研

開(kāi)始時(shí)間：2024年12月14日

是否可加論文：是

項(xiàng)目周期：7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

語(yǔ)言：英文

有無(wú)剩余名額：名額充足

建議學(xué)生年級(jí)：大學(xué)生 高中生

是否必需面試：否

適合專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)物聯(lián)網(wǎng)軟件工程機(jī)器學(xué)習(xí)通信工程深度學(xué)習(xí)人工智能網(wǎng)絡(luò)安全

地點(diǎn)：無(wú)

建議選修：Python數(shù)據(jù)處理及其數(shù)學(xué)原理

建議具備的基礎(chǔ)：計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、通信工程、軟件工程、數(shù)學(xué)等專業(yè)方向或者對(duì)人工智能、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、通信、航天等方向感興趣的學(xué)生； 學(xué)生需要掌握初等微積分知識(shí)，至少會(huì)使用一門(mén)編程語(yǔ)言，具備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)生優(yōu)先；

產(chǎn)出：7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時(shí) 項(xiàng)目報(bào)告 優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請(qǐng)） 結(jié)業(yè)證書(shū) 成績(jī)單

項(xiàng)目背景：近幾年，隨著科技日新月異的發(fā)展，人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等詞成為當(dāng)今的熱搜詞匯，在國(guó)際上獲得了相當(dāng)高的關(guān)注。人工智能在越來(lái)越多的領(lǐng)域扮演著舉足輕重的角色。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今，單純的數(shù)據(jù)運(yùn)算、問(wèn)題求解和功能搜索已經(jīng)很難滿足網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的需求，加之人們?cè)絹?lái)越重視網(wǎng)絡(luò)信息安全方面的問(wèn)題，人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行一定程度上的融合和共同發(fā)展具有空前而深遠(yuǎn)的影響。2021年一場(chǎng)重大的技術(shù)變革即將開(kāi)始，5G網(wǎng)絡(luò)將開(kāi)始覆蓋手機(jī)用戶。這次變革不僅關(guān)于更快的智能手機(jī)，還將影響到許多其他類型的設(shè)備，包括工業(yè)機(jī)器人、安全攝像頭、無(wú)人機(jī)和傳送交通數(shù)據(jù)的汽車。更快的網(wǎng)絡(luò)可以幫助推廣人工智能和其他尖端技術(shù)的使用，因而美國(guó)和中國(guó)政府將5G網(wǎng)絡(luò)視為一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。那么如何將人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中呢？

項(xiàng)目介紹：項(xiàng)目?jī)?nèi)容包括無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)概念，以及如何將以上概念應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的實(shí)踐活動(dòng)。學(xué)生將完成導(dǎo)師布置的課堂作業(yè)，以及將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目，在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。
This course will provide students with a background in machine learning concepts, as well as how they apply to concepts in computer networking, ranging from network performance to network security. The course will include a primer in a range of machine learning concepts in both unsupervised and supervised learning, as well as hands-on activities that apply these machine learning concepts to network applications and data. Students will complete several hands-on lab assignments as well as a course project that involves the application of machine learning to networking.

個(gè)性化研究課題參考 Suggested Research Field：
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的收斂性控制 Machine learning-based convergence control of network security risk prediction  
Android惡意軟件檢測(cè)方法性能比較 Review of performance comparison of Android malware detection methods
基于樸素貝葉斯分類器的惡意網(wǎng)站自動(dòng)分類 An automatic classifier of Malicious Websites based on Naive Bayes

項(xiàng)目大綱：機(jī)器學(xué)習(xí)與Python基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估 Machine Learning/Python Basics： Packet Capture/Wireshark Network Measurement 線性回歸與物聯(lián)網(wǎng) Linear Regression/Basis Expansion；IoT/Energy Prediction 邏輯回歸、貝葉斯分類器與狀態(tài)識(shí)別 Logistic Regression；Naive Bayes and Activity Recognition 樹(shù)、隨機(jī)森林等集成方法與網(wǎng)絡(luò)傳輸中的異常檢測(cè)Trees, Ensemble and Outlier Detection from Network Traffic 學(xué)術(shù)研討1：教授與各組學(xué)生探討并評(píng)估個(gè)性化研究課題可行性，幫助學(xué)生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I 學(xué)術(shù)研討2：學(xué)生將在本周課前完成程序設(shè)計(jì)原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進(jìn)度進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo)，確保學(xué)生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Final Project Preparation Session II 項(xiàng)目成果展示 Final Presentation