周末啦，接了一篇來自ViaX科研教育的廣告內(nèi)容。ViaX是一家靠譜的在線科研教育機構(gòu)，大家想出國深造的話，可以通過他們的項目提升科研背景，這篇文章是他們1對1科研項目的介紹。感興趣的朋友不妨了解下。
1. 項目名稱
生物信息：皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性及其反向工程的研究
2. 課題方向代表導(dǎo)師介紹
ViaX線上科研導(dǎo)師全部是來自美國 TOP30 名校的教授、美國國家級實驗室科學(xué)家、研究員及博士導(dǎo)師。
（將根據(jù)學(xué)生具體科研課題方向定制匹配導(dǎo)師，代表導(dǎo)師僅供參考。）
3. 導(dǎo)師寄語
本課題的實質(zhì)，即是通過對哺乳動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的研究，為下一代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供新的理論框架。科學(xué)家們已經(jīng)意識到當下的人工智能即使異常強大，也絕非真正的“智能”。相比于自然和進化所創(chuàng)造出的智慧物種所具備的智能而言，人類所創(chuàng)造的人工智能其實質(zhì)仍只是一臺能夠進行高速運算和存儲的計算機。如何闡明神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系，如何破解大腦工作的基本原理，如何將已知的神經(jīng)生物學(xué)知識用于開發(fā)下一代人工智能算法，是這門課討論的核心。
4. 項目背景
研究主題的興起和發(fā)展：
從近乎完美的人臉識別到自動駕駛，從打遍天下無敵手的Alpha Go到可以完成一連串奔跑跳躍動作的機器狗（波士頓動力制造），人工智能的表現(xiàn)堪稱驚艷。然而這種基于大量已有數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的人工智能，依舊是笨拙而野蠻的。它與真正的人類智慧所相差的，是作為其締造者的我們，對于人類智能的理解和認知。大腦如何解析信息如何完成計算如何整合遞送并學(xué)習(xí)歸納這些信息，是神經(jīng)生物學(xué)的終極命題，而我們目前卻對此知之甚少。人工智能的飛躍與革新，將取決于人類對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性及其功能的更深入探索。除此之外，別無他解。
研究主題項目和生活的聯(lián)系：
任何前沿科學(xué)領(lǐng)域結(jié)出的科研成果，必將被有效地轉(zhuǎn)化繼而廣泛地應(yīng)用到社會生活的方方面面。這個課題本身是一個交叉性概念性初創(chuàng)性極強的項目，項目產(chǎn)出本身極有可能對某一個甚至某幾個熱門研究領(lǐng)域有變革性的推動作用。
研究主題的意義和重要性：
這項研究的重要性將在三個各自獨立卻又彼此相關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域中顯現(xiàn)出來。
（神經(jīng)生物學(xué)領(lǐng)域）基于納米水平的哺乳動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接圖譜的繪制，將為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之結(jié)構(gòu)與功能關(guān)聯(lián)性的研究提供重要的神經(jīng)解剖學(xué)依據(jù)。這些超高分辨率的圖像數(shù)據(jù)及其精準的三維重建結(jié)果將清晰地揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方式和運作機理，并為后續(xù)的生物建模工作提供具有現(xiàn)實意義的邊界條件。
（計算視覺領(lǐng)域）當下數(shù)字圖像分割算法的一個流行的解析思路就是人為地訓(xùn)練計算機識別出圖像中不同的物體以達到分割的目的，此即所謂計算視覺。發(fā)展針對于生物大數(shù)據(jù)的高速分割和重建算法，將對計算視覺領(lǐng)域產(chǎn)生深遠的影響。目前已有諸多工業(yè)界的AI團隊（Google、IBM、Intel等）參與到了學(xué)術(shù)界對哺乳動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成像數(shù)據(jù)進行大規(guī)模精準分割的科研競賽中。我們有理由相信，基于機器學(xué)習(xí)的更完善更高效的圖像分割算法即將應(yīng)運而生。
（人工智能領(lǐng)域）對哺乳動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之聯(lián)接性和拓撲結(jié)構(gòu)的分析及相應(yīng)數(shù)學(xué)模型的建立會極大程度地推進我們對大腦工作原理的認知。這些嶄新的知識將會為下一代人工智能的發(fā)展開辟出嶄新的方向和構(gòu)架，其重要性和影響力不言而喻。
5. 適用人群
適用于對神經(jīng)生物、神經(jīng)解剖、計算生物（及建模）、計算視覺、圖像處理和機器學(xué)習(xí)方向感興趣的同學(xué)。
6. 項目安排
1節(jié)：項目介紹
2-5節(jié)：學(xué)習(xí)了解神經(jīng)生物學(xué)的基本概念和腦聯(lián)接圖譜計劃的最新進展；
5節(jié)課后會有階段性考察，以檢驗學(xué)生掌握情況。
6-10節(jié)：學(xué)習(xí)了解常見的生物成像技術(shù)，培養(yǎng)對生物影像數(shù)據(jù)的基本識圖能力；
10節(jié)課后會有階段性考察，以檢驗學(xué)生掌握情況。
11-14節(jié)：學(xué)習(xí)圖像處理的基本原理和算法，了解基于深度學(xué)習(xí)的分割算法應(yīng)用；
14節(jié)課后會有階段性考察，以檢驗學(xué)生掌握情況。
15節(jié)根據(jù)學(xué)生未來申請需求及個人興趣，確定后半期科研具體方向及項目。
16-20節(jié)：協(xié)助學(xué)生探索屬于自己的科研方向，并根據(jù)之前所學(xué)展開探索分析。依據(jù)實驗結(jié)果完成符合專業(yè)論文要求的科研論文，對科研過程中發(fā)現(xiàn)的創(chuàng)新想法進行文章總結(jié)，學(xué)習(xí)專業(yè)英文科研寫作。以科研海報/論文/視頻等形式對學(xué)生的科研成果進行總結(jié)展示。
7. 項目產(chǎn)出
通過對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成及其工作原理的初步學(xué)習(xí)，建立對“聯(lián)接圖譜”領(lǐng)域的基本框架概念。通過學(xué)習(xí)圖像處理和計算視覺的基本原理和算法，實踐相關(guān)圖像分割軟件的使用方法，初步掌握生物大數(shù)據(jù)的處理過程和分析思路。
了解神經(jīng)生物學(xué)的基本研究對象、目標及手段，了解常用的生物成像技術(shù)并能夠讀懂圖像，掌握基本的圖像處理方法且熟練操作專業(yè)圖像處理軟件，能夠?qū)﹄娮语@微鏡圖像進行準確的手動分割和三維重建，可嘗試對圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)建模。
完成符合學(xué)術(shù)專業(yè)論文標準的中文或英文科研文章一篇。保證學(xué)生以第一作者發(fā)表文章（依據(jù)學(xué)生所報名項目，考慮論文完成程度及創(chuàng)新程度，期刊包括但不限于中文國家級期刊、英文Scopus會議、SCI/SSCI檢索期刊）。
8. 參考文獻
[1] 《Neuroscience: Exploring the Brain》《Fundamentals of Brain Network Analysis》
[2]《Light and Electron Microscopy》《The Ultrastructure of the Animal Cell》
[3]《Computer Vision and Image Processing》《Machine Learning: The New AI》
[4]《Computer Vision and Image Processing》《Machine Learning: The New AI》
注意：
因為項目特殊性，成功報名后因個人原因無法參與項目不接受退費，學(xué)生可以選擇觀看課程錄像。
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