北京機器學習與深度學習模型輔導班

【項目安排】

課時安排 (Duration): 4周在線小組科研+2周論文指導

【適合人群】

適合年級 (Grade): 大學生及以上

適合專業(yè) (Major): 對計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)處理、機器學習、深度學習等專業(yè)和課題感興趣，相關專業(yè)或希望在相關領域深入學習的學生；

學生需要具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎，至少會使用一門編程語言并修讀過算法與數(shù)據(jù)結構，有機器學習項目開發(fā)經(jīng)驗的申請者優(yōu)先

【項目收獲】

4周在線小組科研學習+2周論文指導學習 共125課時+不限時論文指導

學術報告

優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請）

結業(yè)證書

成績單

【課堂剪影】

【項目產(chǎn)出展示】

【項目背景】

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是海量的、多維度、多形式的數(shù)據(jù)。所以，在大數(shù)據(jù)面前，以往的數(shù)據(jù)處理方式無法快速、高效的達成既定目標，而人工智能技術借助機器學習與深度學習算法，更加靈活，并且可以根據(jù)不同的訓練數(shù)據(jù)擁有自優(yōu)化能力，從而使運算量顯著增加。

“人工智能”與“大數(shù)據(jù)”的完美結合將改變我們的日常生活，也即將成為各領域研究發(fā)展方向的變革工具。

項目將在來自計算機專業(yè)排名前列的麻省理工學院的終身教授的指導下進行，旨在介紹常用機器學習和數(shù)據(jù)科學理論，以及當下的Python編程語言，引導學生探討不同的機器學習理論和實際應用，為高階學習打下堅實基礎。

【項目介紹】

學生將在項目中學習數(shù)據(jù)科學、機器學習的理論和方法，了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學和機器學習中的應用。學生將在項目結束時，自選框架和問題，使用Python開發(fā)機器學習應用，提交項目報告，進行成果展示。

個性化研究課題參考：

現(xiàn)有自然語言處理展示模型的挑戰(zhàn)與機遇

使用條件對抗網(wǎng)絡（CGAN）自動生成動畫素描

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡針對內(nèi)容進行照片分類

【導師介紹】

Mark

麻省理工學院 (MIT)終身教授

Mark導師現(xiàn)任麻省理工學院（MIT）終身教授，曾獲素有“諾貝爾風向標”美譽的美國斯隆研究獎、國際聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。

Mark導師的研究興趣聚焦機器學習、數(shù)據(jù)科學、人工智能、天體物理，善于利用高性能超級計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力進行數(shù)值模擬，訓練機器學習和深度學習模型，借助機器學習與數(shù)據(jù)科學技術分析模擬數(shù)據(jù)。

任職學校 University

麻省理工學院（MIT）創(chuàng)立于1861年，是世界私立研究型大學，在計算機科學方向享有盛譽，在2020年U.S.News世界大學排名綜排位列第二、計算機工程CE專排蟬聯(lián)首位。學校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學獎章獲得者，以及75位麥克阿瑟獎獲得者。

【學員案例】

【項目大綱】

PCA、神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習內(nèi)容回顧 A quick review of Machine Learning

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構與正則化方法 CNN architectures and regularization method in Neural Networks

自動編碼器 Discuss different types of Auto-Encoders, including AE, DAE, SAE, and VAE

生成式對抗網(wǎng)絡 Generative Adversarial Networks

自然語言處理 Natural Language Processing

學術研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I

學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Final Project Preparation Session II

項目成果展示 Final Presentation

論文指導 Project Deliverables Tutoring

【教學現(xiàn)場】

【機構簡介】

科研品牌PathAcademics隸屬于北京集思互聯(lián)教育科技有限公司，是由世界優(yōu)秀大學教授、行業(yè)導師和國際教育專家共同創(chuàng)立的中外學術項目。

集思未來教育（原集思學院）由哈佛大學及哥倫比亞大學教授、校友共同發(fā)起成立，為全球中學生呢、大學生提供優(yōu)質(zhì)的科研教育、項目制學習課程。中國團隊自2016年成立至今走過了五年歷程，立足研究導向型學習、項目制學習，專注課程開發(fā)與教學實施，結合全球超1000位知名教授和優(yōu)質(zhì)教育資源，培養(yǎng)面向未來的國際化人才，五年來培養(yǎng)了超過3萬名學員，與近百所高等院校和百余所國際化學校建立合作關系。

【機構環(huán)境】