发布时间：2019年7月5日
随着大数据时代的到来以及大规模计算能力的提升，深度学习已然成为了最活跃的计算机研究领域之一。它不但推动了机器学习的发展，而且拓展了人工智能的领域范围，其与时间序列分析与挖掘（Time Series Analysis and Mining）的有机结合更是促进了交通、金融、医疗等诸多领域的进一步发展。
深度学习是本研究所的重要研究和应用方向，在时间序列数据分类、预测等研究课题上已取得突破性进展。现计划招募并义务指导若干名有兴趣有能力的本科生同学加入研究队伍合作开展创新研究。我们计划开展“基于深度学习的时间序列异常检测”相关问题的研究，在现有主流的深度学习框架与最新进展的基础上开展研究，旨在培养学生的科研能力，增强学生对于深度学习理解，锻炼学生的编程能力，提升学生的综合素质。
对有志加入的同学要求如下：
1.综合成绩排名在年级前30%；
2.有良好的学习能力和团队协作能力，善于沟通表达，积极主动，有比较明确的目标和规划，对本领域有基本的认知；
3.原则上面向大二大三学生，需要暑假期间有30天左右的完整时间，更欢迎有志长期做本领域研究的同学。
请准备一份个人简历（情况简介，所获荣誉，自我陈述，等等），附上本科期间成绩单以及所获荣誉等电子版材料，发送至： lyxiao@bjtu.edu.cn,wj@bjtu.edu.cn
报名截止时间2019年7月15日，随时报名随时考察，招满为止。
注：北京交通大学网络科学与智能系统研究所（INSIS）负责人是林友芳教授，具有教师7名，专职科研人员十几名，博士硕士研究生近60名。研究所的详细信息请参见：http://insis.bjtu.edu.cn
北京交通大学网络科学与智能系统研究所
2019年7月5日