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湖南大学 AI 多模态大模型内部培训会招募通知

📍 全国线上 · 线上 | 🗓 08-02 周三 09:00 | 🏫 InSAI Lab
⭐ 60质量分
课时未公开每节课
待确认总价
课时
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📄 有存档原文

课程概览

湖南大学AI多模态大模型内部培训会招募

🗓 时间08-02 周三 09:00
📍 地点线上
👥 适合湖南省各高校本科生、对AI大模型、计算机视觉等方向感兴趣、希望接触科研、希望提升代码能力、愿意投入时间完成学习任务
🏛 主办湖南大学人工智能与机器人学院联合湘江卓越工程师学院湖南大学分院
🎯 你将收获
  • 了解AI大模型和具身智能
  • 掌握科研工具和代码实践
  • 学会阅读论文和复现实验
  • 建立GitHub学习仓库
  • 完成项目实践和成果展示
总价
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课程内容

  1. From Get Inside to Get Insight 走进 InSAI,洞见未来
  2. AI入门训练计划
  3. 4周集中训练
  4. 掌握科研工具和代码实践方法
  5. 学会阅读论文和复现实验结果
  6. 建立GitHub学习仓库
  7. 完成阶段性项目实践
  8. 了解真实实验室项目和学术研究流程

课程详情

你是否对 AI大模型计算机视觉具身智能脑机接口感兴趣?

你是否希望接触真实科研问题,而不只是停留在基础知识和零散教程?

你是否想系统学习如何读论文写代码做科研、进入实验室项目?

湖南大学人工智能与机器人学院联合湘江卓越工程师学院湖南大学分院计划面向湖南省本科生组织一期 AI 多模态大模型内部培训会。本次培训采用 Harness Engineering 的训练理念,帮助同学们从 AI 入门逐步走向科研探索,建立系统学习路径,获得项目实践经验,并为后续进入真实科研项目打下基础。


一、这是什么项目?

本次培训主题为:

From Get Inside to Get Insight

走进 InSAI,洞见未来

这是由湖南大学人工智能与机器人学院联合湘江卓越工程师学院湖南大学分院发起的 AI 入门训练计划,主要面向对人工智能科研和工程实践感兴趣的本科同学。


二、我能收获什么?

我们希望通过 4 周的集中训练,帮助同学们完成从“我听过”到“我做过”的转变,逐步具备以下能力:

    1. 了解人工智能、多模态大模型和具身智能的基本发展脉络

    2. 掌握基本科研工具和代码实践方法

    3. 学会阅读论文、理解项目 README 和复现实验结果

    4. 建立自己的 GitHub 学习仓库

    5. 完成阶段性项目实践和成果展示

    6. 了解真实实验室项目和学术研究流程

本次培训面向科研实践,更看重同学们的持续投入和动手能力。


三、谁可以参加?

本次培训主要面向湖南省各高校本科学生,欢迎符合以下条件的同学报名:

    1. 对AI大模型、计算机视觉、具身智能、脑机接口 等方向感兴趣

    2. 希望接触科研,了解学术研究

    3. 希望提升代码能力、论文阅读能力和项目复现能力

    4. 愿意投入时间完成阶段性学习任务

当然,如果具备以下条件更好:

    1. 具备基本英文阅读能力

    2. 具备基本 Python 编程能力

    3. 能够使用或愿意学习 VS Code、GitHub 等开发和调试工具

    4. 能够坚持 4 周参与学习、实践和阶段性提交

    5. 愿意主动调试代码、记录问题、总结结果

    6. 湖南大学人工智能与机器人学院及湘江卓越工程师学院湖南大学分院学生优先考虑

本次培训面向科研实践,更看重同学们的持续投入和动手能力。


四、什么时候开始?

开始时间:8 月 2 日

培训周期:4 周

培训地点:湘江卓越工程师学院湖南大学分院

招募人数:20 人

录取方式:报名后择优录取

本次培训采用小规模培养模式,注重阶段性产出。

培训结束后,评选出金奖、银奖、铜奖项目给予相应奖励。评选将综合考虑学习过程、项目质量、最终展示和持续进步情况。


五、如何更进一步?

在 Get InSAI 内部培训阶段中表现优异的同学,将有机会进入第二阶段:Gain InSAI Program。

下一阶段将面向更有科研兴趣和持续投入意愿的同学开放。将有机会加入 InSAI 课题组实习,参与科研训练、论文工作、竞赛项目或创新实践项目。

我们希望通过 Get InSAI 和 Gain InSAI 两个阶段,帮助真正有兴趣、有行动力、有潜力的本科同学更早走进科研。


六、怎么报名

报名结束后,我们将根据报名材料进行初步筛选,并通知入选同学参加后续面试或交流。最终录取名单将结合报名材料、学习基础、参与意愿和发展潜力综合确定。名额有限,欢迎符合要求的同学积极报名。

服务内容 退款:未说明

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