夜雨聆风
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项目专题
人工智能专题
智能助手的多模态进化：
从文本生成到图像理解，结合CNN、GPT和BERT模型构建跨模态AI
——以聊天机器人、智能翻译和图像搜索引擎为例
开始日期: 2026-10-17
7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习
适合人群
适合年级：高中生/大学生
适合专业：
计算机科学、数据科学、人工智能等专业或者希望修读相关专业的学生；
学生需要具备线性代数、概率论与数理统计、Python编程基础
建议选修: 程序设计与代码实现
项目导师
T
帝国理工学院 Imperial College London (IC)
终身正教授
T教授现任帝国理工学院计算机专业终身正教授、SCALE实验室负责人，同时领导着DNA数据存储的研究。
教授拥有苏黎世联邦理工学院的计算机科学博士和硕士学位，曾经是洛桑联邦理工学院DIAS实验室的博士后研究员。2004年获得富布赖特奖学金，访问普渡大学。
T教授的研究重点为开发管理未来科学数据的下一代数据管理工具和技术、大规模分析高维数据的新方法、新型硬件上的数据管理以及DNA存储技术。
学校介绍
帝国理工学院是一所主攻理学、工学、医学和商学的研究型大学，全称为帝国科学、技术与医学学院（Imperial College of Science, Technology and Medicine）。
帝国理工学院是具有创新力的大学之一，尤其以工程专业而著名。 帝国理工学院是金三角名校、罗素大学集团、欧洲研究型大学联盟、国际科技大学联盟、全球大学校长论坛参与院校，被誉为”G5超级精英大学“之一。
帝国理工学院于1907年建立于英国伦敦，由维多利亚女王和阿尔伯特亲王于1845年建立的皇家科学院和大英帝国研究院、皇家矿业学院、伦敦城市与行会学院合并组成，曾是伦敦大学成员之一 ，拥有75位皇家科学院院士、87位皇家工程学院院士、80位皇家医学院院士。学院校友中，有14位诺贝尔奖得主 、3位菲尔兹奖得主 。帝国理工学院位列2025QS世界大学排名第2位 、2025泰晤士高等教育世界大学排名第9位。
项目背景
随着人工智能的发展，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）成为推动技术变革的核心领域。在人工智能领域中，机器学习为理解和处理复杂的数据模式提供了基础，而自然语言处理则专注于让计算机能够有效地处理、理解和生成人类语言。
近年来，大语言模型（LLMs）的出现显著提升了NLP技术的能力，从文本生成到问答系统，再到自动翻译，其应用场景不断扩大，也正在向更广泛的领域发展，例如，多模态模型结合文本、图像和音频等多种数据形式，拓展了语言模型的能力；可解释AI让复杂模型的决策过程更加透明；而LLMs在实时交互中的高效应用正在为教育、医疗、金融和客服等行业带来深远影响。
项目介绍
项目将专注于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs），全面介绍当代语言处理系统背后的核心方法与技术。
学生将学习NLP的基本概念，包括文本预处理、分词、以及语言学分析，并深入了解更高级的应用，如情感分析、机器翻译和信息提取等。同时，课程将探索LLMs的架构与训练方法，例如GPT和BERT，重点讲解这些模型如何生成类人文本、理解上下文并执行复杂语言任务。
通过实践项目和真实案例，学生将掌握开发与部署NLP模型的实际技能，为从事人工智能、数据科学及相关领域的职业做好准备。
项目大纲
机器学习基础 Fundamentals of machine learning
机器学习算法：线性回归、决策树、k-NN等 Common ML Algorithms: Linear Regression, Decision Trees, k-NN, etc.
自然语言处理基础 Introduction to Natural Language Processing
基本NLP任务：文本分类、命名实体识别、情感分析 Basic NLP Tasks: Text Classification, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis
递归神经网络、LSTM、卷积神经网络 RNNs, LSTMs,CNNs for NLP
BERT和GPT模型概述 Overview of BERT and GPT models
大语言模型 Large Language Models (LLMs)
GPT架构和训练流程 GPT Architecture and Training Process
大语言模型在各种NLP任务中的应用 Applications of Large Language Models in various NLP tasks
现实世界应用：聊天机器人、文本生成、机器翻译等 Real-World Applications: Chatbots, Text Generation, Machine Translation, etc.
NLP和ML的未来趋势：多模态模型、可解释AI等 Future Trends in NLP and ML: Multimodal Models, Explainable AI, etc.
项目成果展示 Final Presentation
论文辅导 Project Deliverables Tutoring
项目收获
7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习
项目报告
优秀学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
结业证书
成绩单
END
对该项目感兴趣的同学，点击左下方【阅读原文】，填写资料进行报名咨询🙋🙋🙋
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往期回顾
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智能助手的多模态进化：
从文本生成到图像理解，结合CNN、GPT和BERT模型构建跨模态AI
——以聊天机器人、智能翻译和图像搜索引擎为例
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适合年级：高中生/大学生
适合专业：
计算机科学、数据科学、人工智能等专业或者希望修读相关专业的学生；
学生需要具备线性代数、概率论与数理统计、Python编程基础
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项目导师
T
帝国理工学院 Imperial College London (IC)
终身正教授
T教授现任帝国理工学院计算机专业终身正教授、SCALE实验室负责人，同时领导着DNA数据存储的研究。
教授拥有苏黎世联邦理工学院的计算机科学博士和硕士学位，曾经是洛桑联邦理工学院DIAS实验室的博士后研究员。2004年获得富布赖特奖学金，访问普渡大学。
T教授的研究重点为开发管理未来科学数据的下一代数据管理工具和技术、大规模分析高维数据的新方法、新型硬件上的数据管理以及DNA存储技术。
学校介绍
帝国理工学院是一所主攻理学、工学、医学和商学的研究型大学，全称为帝国科学、技术与医学学院（Imperial College of Science, Technology and Medicine）。
帝国理工学院是具有创新力的大学之一，尤其以工程专业而著名。 帝国理工学院是金三角名校、罗素大学集团、欧洲研究型大学联盟、国际科技大学联盟、全球大学校长论坛参与院校，被誉为”G5超级精英大学“之一。
帝国理工学院于1907年建立于英国伦敦，由维多利亚女王和阿尔伯特亲王于1845年建立的皇家科学院和大英帝国研究院、皇家矿业学院、伦敦城市与行会学院合并组成，曾是伦敦大学成员之一 ，拥有75位皇家科学院院士、87位皇家工程学院院士、80位皇家医学院院士。学院校友中，有14位诺贝尔奖得主 、3位菲尔兹奖得主 。帝国理工学院位列2025QS世界大学排名第2位 、2025泰晤士高等教育世界大学排名第9位。
项目背景
随着人工智能的发展，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）成为推动技术变革的核心领域。在人工智能领域中，机器学习为理解和处理复杂的数据模式提供了基础，而自然语言处理则专注于让计算机能够有效地处理、理解和生成人类语言。
近年来，大语言模型（LLMs）的出现显著提升了NLP技术的能力，从文本生成到问答系统，再到自动翻译，其应用场景不断扩大，也正在向更广泛的领域发展，例如，多模态模型结合文本、图像和音频等多种数据形式，拓展了语言模型的能力；可解释AI让复杂模型的决策过程更加透明；而LLMs在实时交互中的高效应用正在为教育、医疗、金融和客服等行业带来深远影响。
项目介绍
项目将专注于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs），全面介绍当代语言处理系统背后的核心方法与技术。
学生将学习NLP的基本概念，包括文本预处理、分词、以及语言学分析，并深入了解更高级的应用，如情感分析、机器翻译和信息提取等。同时，课程将探索LLMs的架构与训练方法，例如GPT和BERT，重点讲解这些模型如何生成类人文本、理解上下文并执行复杂语言任务。
通过实践项目和真实案例，学生将掌握开发与部署NLP模型的实际技能，为从事人工智能、数据科学及相关领域的职业做好准备。
项目大纲
机器学习基础 Fundamentals of machine learning
机器学习算法：线性回归、决策树、k-NN等 Common ML Algorithms: Linear Regression, Decision Trees, k-NN, etc.
自然语言处理基础 Introduction to Natural Language Processing
基本NLP任务：文本分类、命名实体识别、情感分析 Basic NLP Tasks: Text Classification, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis
递归神经网络、LSTM、卷积神经网络 RNNs, LSTMs,CNNs for NLP
BERT和GPT模型概述 Overview of BERT and GPT models
大语言模型 Large Language Models (LLMs)
GPT架构和训练流程 GPT Architecture and Training Process
大语言模型在各种NLP任务中的应用 Applications of Large Language Models in various NLP tasks
现实世界应用：聊天机器人、文本生成、机器翻译等 Real-World Applications: Chatbots, Text Generation, Machine Translation, etc.
NLP和ML的未来趋势：多模态模型、可解释AI等 Future Trends in NLP and ML: Multimodal Models, Explainable AI, etc.
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学生需要具备线性代数、概率论与数理统计、Python编程基础
建议选修: 程序设计与代码实现
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T
帝国理工学院 Imperial College London (IC)
终身正教授
T教授现任帝国理工学院计算机专业终身正教授、SCALE实验室负责人，同时领导着DNA数据存储的研究。
教授拥有苏黎世联邦理工学院的计算机科学博士和硕士学位，曾经是洛桑联邦理工学院DIAS实验室的博士后研究员。2004年获得富布赖特奖学金，访问普渡大学。
T教授的研究重点为开发管理未来科学数据的下一代数据管理工具和技术、大规模分析高维数据的新方法、新型硬件上的数据管理以及DNA存储技术。
学校介绍
帝国理工学院是一所主攻理学、工学、医学和商学的研究型大学，全称为帝国科学、技术与医学学院（Imperial College of Science, Technology and Medicine）。
帝国理工学院是具有创新力的大学之一，尤其以工程专业而著名。 帝国理工学院是金三角名校、罗素大学集团、欧洲研究型大学联盟、国际科技大学联盟、全球大学校长论坛参与院校，被誉为”G5超级精英大学“之一。
帝国理工学院于1907年建立于英国伦敦，由维多利亚女王和阿尔伯特亲王于1845年建立的皇家科学院和大英帝国研究院、皇家矿业学院、伦敦城市与行会学院合并组成，曾是伦敦大学成员之一 ，拥有75位皇家科学院院士、87位皇家工程学院院士、80位皇家医学院院士。学院校友中，有14位诺贝尔奖得主 、3位菲尔兹奖得主 。帝国理工学院位列2025QS世界大学排名第2位 、2025泰晤士高等教育世界大学排名第9位。
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随着人工智能的发展，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）成为推动技术变革的核心领域。在人工智能领域中，机器学习为理解和处理复杂的数据模式提供了基础，而自然语言处理则专注于让计算机能够有效地处理、理解和生成人类语言。
近年来，大语言模型（LLMs）的出现显著提升了NLP技术的能力，从文本生成到问答系统，再到自动翻译，其应用场景不断扩大，也正在向更广泛的领域发展，例如，多模态模型结合文本、图像和音频等多种数据形式，拓展了语言模型的能力；可解释AI让复杂模型的决策过程更加透明；而LLMs在实时交互中的高效应用正在为教育、医疗、金融和客服等行业带来深远影响。
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帝国理工学院是一所主攻理学、工学、医学和商学的研究型大学，全称为帝国科学、技术与医学学院（Imperial College of Science, Technology and Medicine）。
帝国理工学院是具有创新力的大学之一，尤其以工程专业而著名。 帝国理工学院是金三角名校、罗素大学集团、欧洲研究型大学联盟、国际科技大学联盟、全球大学校长论坛参与院校，被誉为”G5超级精英大学“之一。
帝国理工学院于1907年建立于英国伦敦，由维多利亚女王和阿尔伯特亲王于1845年建立的皇家科学院和大英帝国研究院、皇家矿业学院、伦敦城市与行会学院合并组成，曾是伦敦大学成员之一 ，拥有75位皇家科学院院士、87位皇家工程学院院士、80位皇家医学院院士。学院校友中，有14位诺贝尔奖得主 、3位菲尔兹奖得主 。帝国理工学院位列2025QS世界大学排名第2位 、2025泰晤士高等教育世界大学排名第9位。
项目背景
随着人工智能的发展，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）成为推动技术变革的核心领域。在人工智能领域中，机器学习为理解和处理复杂的数据模式提供了基础，而自然语言处理则专注于让计算机能够有效地处理、理解和生成人类语言。
近年来，大语言模型（LLMs）的出现显著提升了NLP技术的能力，从文本生成到问答系统，再到自动翻译，其应用场景不断扩大，也正在向更广泛的领域发展，例如，多模态模型结合文本、图像和音频等多种数据形式，拓展了语言模型的能力；可解释AI让复杂模型的决策过程更加透明；而LLMs在实时交互中的高效应用正在为教育、医疗、金融和客服等行业带来深远影响。
项目背景
随着人工智能的发展，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）成为推动技术变革的核心领域。在人工智能领域中，机器学习为理解和处理复杂的数据模式提供了基础，而自然语言处理则专注于让计算机能够有效地处理、理解和生成人类语言。
近年来，大语言模型（LLMs）的出现显著提升了NLP技术的能力，从文本生成到问答系统，再到自动翻译，其应用场景不断扩大，也正在向更广泛的领域发展，例如，多模态模型结合文本、图像和音频等多种数据形式，拓展了语言模型的能力；可解释AI让复杂模型的决策过程更加透明；而LLMs在实时交互中的高效应用正在为教育、医疗、金融和客服等行业带来深远影响。
项目介绍
项目将专注于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs），全面介绍当代语言处理系统背后的核心方法与技术。
学生将学习NLP的基本概念，包括文本预处理、分词、以及语言学分析，并深入了解更高级的应用，如情感分析、机器翻译和信息提取等。同时，课程将探索LLMs的架构与训练方法，例如GPT和BERT，重点讲解这些模型如何生成类人文本、理解上下文并执行复杂语言任务。
通过实践项目和真实案例，学生将掌握开发与部署NLP模型的实际技能，为从事人工智能、数据科学及相关领域的职业做好准备。
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学生将学习NLP的基本概念，包括文本预处理、分词、以及语言学分析，并深入了解更高级的应用，如情感分析、机器翻译和信息提取等。同时，课程将探索LLMs的架构与训练方法，例如GPT和BERT，重点讲解这些模型如何生成类人文本、理解上下文并执行复杂语言任务。
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项目介绍
项目将专注于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs），全面介绍当代语言处理系统背后的核心方法与技术。
学生将学习NLP的基本概念，包括文本预处理、分词、以及语言学分析，并深入了解更高级的应用，如情感分析、机器翻译和信息提取等。同时，课程将探索LLMs的架构与训练方法，例如GPT和BERT，重点讲解这些模型如何生成类人文本、理解上下文并执行复杂语言任务。
通过实践项目和真实案例，学生将掌握开发与部署NLP模型的实际技能，为从事人工智能、数据科学及相关领域的职业做好准备。
项目大纲
机器学习基础 Fundamentals of machine learning
机器学习算法：线性回归、决策树、k-NN等 Common ML Algorithms: Linear Regression, Decision Trees, k-NN, etc.
自然语言处理基础 Introduction to Natural Language Processing
基本NLP任务：文本分类、命名实体识别、情感分析 Basic NLP Tasks: Text Classification, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis
递归神经网络、LSTM、卷积神经网络 RNNs, LSTMs,CNNs for NLP
BERT和GPT模型概述 Overview of BERT and GPT models
大语言模型 Large Language Models (LLMs)
GPT架构和训练流程 GPT Architecture and Training Process
大语言模型在各种NLP任务中的应用 Applications of Large Language Models in various NLP tasks
现实世界应用：聊天机器人、文本生成、机器翻译等 Real-World Applications: Chatbots, Text Generation, Machine Translation, etc.
NLP和ML的未来趋势：多模态模型、可解释AI等 Future Trends in NLP and ML: Multimodal Models, Explainable AI, etc.
项目成果展示 Final Presentation
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