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課程大綱

1. 機器學習基礎

1.1 機器學習的基本概念

機器學習的定義與重要性

數據驅動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別

1.2 常見的機器學習算法及其應用場景

線性回歸：用于預測連續(xù)值

邏輯回歸：用于二分類問題

決策樹與隨機森林：用于分類和回歸

支持向量機（SVM）：用于分類問題

2. 深度學習基礎

2.1 深度學習的基本原理

人工神經網絡的結構與工作原理

激活函數：Sigmoid、ReLU、Tanh等

2.2 關鍵技術

反向傳播算法：損失函數與梯度下降法

2.3 實例分析：前饋神經網絡、誤差反向傳播

使用TensorFlow/Keras構建簡單神經網絡

實戰(zhàn)演練：使用神經網絡進行手寫數字識別

3. 大模型基礎

3.1 大模型的基本概念和原理

大模型的定義與特征

大模型的發(fā)展歷程與重要里程碑

3.2 主流大模型的適用場景及優(yōu)劣勢分析

GPT-3、BERT等模型的特點與應用場景

4. 多模態(tài)技術

4.1 多模態(tài)的定義及其重要性

多模態(tài)數據融合的原理與方法

多模態(tài)技術在實際應用中的重要性

4.2 典型應用案例分析

圖像描述生成：結合圖像與文本的數據

語音識別與合成：結合音頻與文本的數據

李老師

李海良簡介

李海良，，暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者，廣東工業(yè)大學校外合作研究生導師。研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數據。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information fusion等TOP期刊第一作者發(fā)表SCI論文6篇，主持省級課題2項，參與國家自然科學基金1項。長期擔任IEEE Internet of Things Journal、International Journal of Communication Systems、IET Computer Vision、IET Image Processing和 IET Radar, Sonar & Navigation等SCI期刊審稿人。曾獲得第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎（2017），第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎（2016），2020年12月在INSCRYPT 2020 國際會議擔任Session chair。

2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨南大學網絡安全學院做博后，合作導師為密碼學與信息安全領域專家、國家杰青翁健教授。

擅長操作系統(tǒng)和數據庫的安全配置，針對注入式、篡改、偽造、流量分析以及竊聽等主流攻擊方式有深入研究，在人工智能領域，針對對抗樣本攻擊與防御方面發(fā)表多篇SCI論文。

曾參與基于聯(lián)邦學習的廣東海關數據隱私保護系統(tǒng)的研發(fā)工作，參與暨南大學與金山毒霸的校園網攻防安全軟件的研發(fā)工作

參與基于視頻圖像安全的珠海電力局電纜防外破項目

參與東軟集團社保系統(tǒng)和醫(yī)院管理系統(tǒng)的研發(fā)工作

曾經為廣東移動、深圳市電力局、肇慶學院、嶺南師范學院、華南農業(yè)大學、東莞城市學院、電子科技大學中山學院以及鄭州航空工業(yè)管理學院等知名企業(yè)院校提供培訓服務，積累了大量的行業(yè)培訓項目經驗。

擅長主講課程：

《人工智能》《計算機網絡》《網絡與信息安全》《軟件工程》《物聯(lián)網》《大數據和數據科學》 《網絡安全》 《互聯(lián)網與人工智能》 《網絡信息安全與數據安全》 《 高級計算機系統(tǒng)結構》 《物聯(lián)網技術》 《 云計算與大數據算法設計》 《軟件工程》 《 研究方法論》 《物聯(lián)網技術與發(fā)展趨勢 《網絡空間安全前沿問題研究》 《智能人機交互》 《高級人工智能》 《大數據科學應用》 《信息安全》 《高級軟件工程》 《高級算法設計與分析》

獲獎經歷：

2015年8月 第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎

2016年8月 第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎

2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair

學習經歷

2014年9月-2018年6月，中山大學，信息與通信工程，博士研究生

2017年7月-2017年9月，香港城市大學，訪問學者

工作經歷

2019年2月至2021年2月，暨南大學信息科學技術學院，博士后

研究方向

基于注意力機制的神經網絡，智慧綜合能源和能源大數據。

主要論文

1. Hailiang Li, Jian Weng*,Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1區(qū),IF:10.451,TOP期刊

2. Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples,Information Fusion,Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1區(qū)，IF:12.975，TOP期刊

3. Hailiang Li, et al,A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images，Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引，第一作者，影響因子：4.314

4. Hailiang Li, et al,An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images，Scientific Reprots,(2018) 8:6600，SCI索引，第一作者，影響因子：4.379

5.張宇,李海良*.基于RSA的圖像可識別對抗攻擊方法[J].網絡與信息安全學報,2021,7(05):40-48.通信作者，中國科技核心期刊

承擔課題

1. 基于注意力機制的安全性圖像識別模型研究與應用，2021廣東省普通高校特色創(chuàng)新項目，主持，17.12萬元，項目編號：2021KTSCX006；

2. 基于 AIOT 的多維視覺下電力施工人員工作監(jiān)控與管理系統(tǒng)，廣東省科技創(chuàng)新戰(zhàn)略專項資金，主持，2萬元，項目編號：PDJH2021b0058；

社會職務

廣東工業(yè)大學，校外合作碩士生導師

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