如果你想申请AI相关专业的美国大学留学，尤其是像卡内基梅隆大学（CMU）这样的顶尖院校，那么参与科研项目无疑会让你更具竞争力。无忧留学今天和大家介绍的这项人工智能科研项目，旨在让有意向从事AI领域研究和开发的学生获得宝贵的科研经验。

在这篇文章中，我们将详细介绍该项目的内容、学习目标，以及如何通过参与这一项目提升你在AI美国留学申请中的优势。

项目名称：

人工智能高性能计算专题：分布式优化算法在训练以计算机视觉为例的深度学习神经网络等系统中的应用研究

·课时安排：

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习，共125课时，2025年1月18日开始

·项目背景：

该项目聚焦分布式数据下的大规模智能体网络中的去中心化机器学习和推理算法设计与分析。在现代物联网（IoT）、边缘计算等技术发展的背景下，数据通常以分散形式存储在不同的网络节点上。与传统的集群数据处理不同，分布式学习利用每个节点的计算资源进行协作训练，提高效率、保护隐私并增强系统的鲁棒性。

·适合人群：

大学生及以上，适合人工智能、深度学习、计算机视觉、高性能计算、智能科学与技术等相关专业或有兴趣的学生。需要具备微积分、线性代数、概率论与数理统计的基础，且能够熟练使用Python编程。

·项目内容：

核心课程包括网络信息处理与机器学习、网络化去中心化随机优化、基于共识和扩散的网络学习算法、联邦学习：基本算法、去中心化在线参数估计及统计保证、高效通信设计与应对网络及数据恶意攻击等。

课程将涵盖从简单线性模型到复杂神经网络的构建，涉及监督学习、随机优化等技术，并探讨基于共识和扩散算法的网络学习，这些算法广泛应用于去中心化的协作训练。

·导师介绍：

Soummya，卡内基梅隆大学电气与计算机工程讲席终身教授。印度科技大学（IIT）电子与通信工程学士，卡内基梅隆大学电气与计算机工程博士。研究方向为大规模网络系统、随机系统、多智能体系统、数据科学中的决策，以及在信息物理系统和智能能源系统中的应用。

个人荣誉：2022年当选IEEE院士，曾获CMU院长早期职业奖和美国自动控制委员会最佳论文奖。

·项目目标与成果：

为未来有志从事人工智能、机器学习相关行业或科研的学生提供坚实基础。项目结束后，学生可以收获众多成果，如项目报告、导师推荐信、国际会议投稿指导（EI/CPCI/Scopus等期刊）、结业证书、成绩单、LASER Award证书并转换8 UCAS Tariff Points（可选）等。

无忧留学的该项目通过小组科研合作，帮学生深入理解去中心化学习的技术原理，并在实践中应用这些算法进行大规模数据处理和智能推理。通过高水平的理论与实践结合，让学生有在人工智能领域深入研究和学习的机会。如果同学们对该项目感兴趣，可以厚台丝无忧留学了解更多细节。

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