北京清港学院开设论文项目众多，老师在此举例说明部分论文项目介绍：
  1、深度学习神经网络及其相关应用
  课题方向：
  深度学习神经网络及其相关应用
  课题背景：
  本研究利用深度学习神经网络，其中包括CNN,Faster-RCNN，RNN等技术，开展对于人工智能与计算机视觉的相关研究，拓展到图像分类、目标定位、识别等领域中。
  适合学生：
  申请计算机视觉、神经网络、深度学习方向的高中生与本科生

  2、类脑深度学习的智能视频分析
  课题方向：
  类脑深度学习的智能视频分析
  课题背景：
  本研究试图从传统机器学习与类脑深度学习底层结合的角度，研究深度学习的卷积神经网络、循环神经网络在特征提取、特征分类、数据融合和迁移学习方面的机制，实现并优化智能视频分析中行人检测、跟踪、行为分析方面的应用与扩展。
  适合学生：
  申请图像识别、数据结构、机器学习方向的高中生与本科生。

  3、基于人脸对齐的机器学习算法研究
  课题方向：
  基于人脸对齐的机器学习算法研究
  课题背景：
  人脸对齐是几乎所有的人脸应用场景中必不可少的基础环节，如人脸识别，3D人脸重建，人脸动画风格转换等。本项目主要是以人脸对齐为切入点，从而熟悉人脸任务实现的流程，即如何从人脸检测到对齐，再到最后的识别，重建等；并对其中涉及到的机器学习算法进行学习，优化甚至创新。在本项目中，学生会具体了解人脸对齐的实现过程，并学会使用基础的SVM，随机森林，卷积网络等模型进行算法设计，同时提高自己的编程能力。
  适合学生：
  申请图像识别、计算机科学、机器学习方向的高中生与本科生。

  4、深度学习算法的安全性研究
  课题方向：
  深度学习算法的安全性研究
  课题背景：
  深度学习已经深入应用到人们的日常生活中，在自动驾驶、人脸识别等很多领域都有着不可替代的作用。如何确保深度学习算法在使用的过程中稳定运行，减少出现错误和疏漏的可能性，是本项目所关注的方向。学生将通过本项目了解深度学习的原理，学会通过编程运用深度学习算法解决简单问题，体会科学研究的过程和乐趣。
  适合学生：
  申请人工智能、计算机编程、深度学习方向的高中生与本科生。

  科研收获：
  EI/CPCI/SCOPUS收录国际会议论文一篇
  导师推荐信一封
  科研导师：
  南加州大学博士
  科研时长：
  4-6个月
  科研形式：
  线上1V1