本课题中，学生将重点学习机器学习的方法，并将其应用于实现新闻的个性化推荐。教授将为学生讲授逻辑回归、协同过滤等多个经典的机器学习模型，让学生能够在有限的时间内掌握人工智能、机器学习领域最具代表性的工具和研究方法。

本课题涉及的核心技术—一智能迁移技术，是目前非常热门的人工智能技术。该课题能够根据真实照片生成抽象艺术肖像画，并且生成的线条风格的艺术肖像画比一般的肖像画（如卡通、铅笔素描）具有更少的图形元素，并且更加抽象。课题中将使用深度学习中最新的卷积神经网络算法去提取训练集中素描画的风格和语义信息，随后使用机器学习中的迁移学习技术，将学习到的风格迁移到新的数据上，同时保留新数据的身份信息。使用有监督学习方法来约束生成的素描画效果，不断选代，从而生成与训练集画风一致的素描画。

本课题中，教授将为学生讲解GNN基础与应用、GNN的训练和推断加速，GNN在时间序列问题上的应用以及GNN在金融市场分析方向上的应用，让学生能够迅速掌握人工智能、深度GNN深度神经网络算法原理，了解GNN在金融市场上的应用等，掌握扎实的人工智能理论基础。

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