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當(dāng)前位置 : 好學(xué)校 廣州升學(xué)指導(dǎo) 研課教育 課程正文

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計算機科學(xué)與人工智能專業(yè)課程

授課方式 :
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認(rèn)證等級

信譽良好,可安心報讀

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已獲好學(xué)校V2信譽等級認(rèn)證

信譽值

  • (60-80)基礎(chǔ)信譽積累,可放心報讀
  • (81-90)良好信譽積累,可持續(xù)信賴
  • (91-100)充分信譽積累,推薦報讀

與好學(xué)校簽訂讀書保障協(xié)議:

在線咨詢
2024.09.29 女*士 131*****545 咨詢了 上課時段
2024.08.26 s*s 180*****690 咨詢了 授課師資
2024.07.18 曹*子 138*****378 咨詢了 開班時間
2024.07.16 別*子 158*****245 咨詢了 開班時間
2024.07.10 張*姐 198*****038 咨詢了 開課校區(qū)
2024.06.17 王* 176*****627 咨詢了 授課師資
2024.06.11 張*生 130*****508 咨詢了 上課時段
2024.05.07 孟*宣 136*****016 咨詢了 課程費用
2024.05.02 喬*淇 159*****009 咨詢了 招生對象
2024.09.03 馬*生 185*****889 咨詢了 上課時段
計算機科學(xué)與人工智能專業(yè)課程

課程類別

機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全與大型語言模型LLM

課程介紹

本課程涵蓋了機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、大型語言模型(LLM)、模型解釋性以及游戲和機器人應(yīng)用等關(guān)鍵主題。學(xué)生將探索監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)安全原理、LLM功能以及模型解釋性方法。在整個課程中,通過實例和討論,學(xué)生們將加深對上述學(xué)習(xí)概念的理解與應(yīng)用,幫助學(xué)生為應(yīng)對這些動態(tài)領(lǐng)域的現(xiàn)實挑戰(zhàn)與機遇做好準(zhǔn)備。

理解機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和應(yīng)用

掌握監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

熟悉深度學(xué)習(xí)原理和網(wǎng)絡(luò)安全基本概念

理解大型語言模型原理和模型可解釋性重要性

了解游戲和機器人應(yīng)用的發(fā)展趨勢

課程安排

招生狀態(tài):招生中

課程形式:NeoSchool平臺直播 + 線下實地授課(英國)

課時安排:周在線科研課程,基于該研究細(xì)分方向的教授專業(yè)課程+助教拆解講解,課后由教授親自進行作業(yè)講解與輔導(dǎo)答疑;2周實地科研研討,教授親自線下指導(dǎo)學(xué)生完成論文。共四周68課時,全程教授親自授課

教學(xué)現(xiàn)場

授課現(xiàn)場

授課現(xiàn)場

上課現(xiàn)場

上課現(xiàn)場

教學(xué)場景

教學(xué)場景

適合人群

對計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、人工智能等專業(yè)感興趣,以及未來希望從事于數(shù)據(jù)分析、計算機科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全、游戲等領(lǐng)域的學(xué)生。

課程大綱

1.基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)倉庫、庫

2.圖像、音頻和文本分析中的人工智能 I - CNN、ResNet、VGGNet

3.圖像、音頻和文本分析中的人工智能 II - 超分辨率

4.Transformers 深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

5.大型語言模型(如ChatGPT等)

6.機器人學(xué)和游戲中的人工智能 - 強化學(xué)習(xí)

7.機器人學(xué)和游戲中的人工智能 - 實踐

8.經(jīng)濟中的人工智能 - 時序和時間網(wǎng)絡(luò)的實踐(如LSTM、RNN)

9.XAI:可解釋人工智能 / 或者人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全和隱私中的應(yīng)用

10.人工智能的生成力

項目設(shè)置

項目設(shè)置

學(xué)習(xí)成果

l 課程成績單:教授親筆簽發(fā)的課程成績單

l 教授推薦信:符合條件的學(xué)員可獲教授親自簽發(fā)、真實客觀且包含豐富細(xì)節(jié)的推薦信

l 科研實踐成績與學(xué)術(shù)評價:根據(jù)學(xué)員的科研實踐表現(xiàn),教授將親自簽字并出具科研實踐成績證明和學(xué)術(shù)評價報告

l 論文推薦發(fā)表:EI/CPCl/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別國際會議全文投遞與發(fā)表

l 結(jié)業(yè)證書:符合條件的學(xué)員將獲得高含金量結(jié)業(yè)證書

師資介紹

Oliver Linton

Oliver Linton

●劍橋大學(xué)終身教授

●劍橋大學(xué)三一學(xué)院院士和政治經(jīng)濟學(xué)終身教授

●劍橋大學(xué)經(jīng)濟系系主任

●英格蘭銀行計量經(jīng)濟學(xué)顧問

●國際統(tǒng)計學(xué)會會士,計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)會會士

●中國人民大學(xué)特聘教授(千人計劃)

●曾就職于倫敦政經(jīng)學(xué)院,耶魯大學(xué),牛津大學(xué)

●三次獲得Econometric Theory獎

●學(xué)術(shù)論文總引用次數(shù)過萬次

Samuel Kunes

Samuel Kunes

●哈佛大學(xué)終身教授

●哈佛大學(xué)分子與細(xì)胞生物學(xué)終身教授

●哈佛大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)學(xué)位課程委員會委員

●哈佛大學(xué)生化科學(xué)導(dǎo)師委員會委員

●Pew 生物醫(yī)學(xué)科學(xué)基金學(xué)者項目獲得者

●Damon Runyon-Walter Winchell 基金會專項資金獲得者

●榮獲專利“調(diào)節(jié)記憶的成分和方法” (60/726,318)26,318

David Woodruff

David Woodruff

●卡內(nèi)基梅隆大學(xué)終身教授

●卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機系終身教授

●IBM Almaden研究中心資深研究員

●曾獲EATCS Presbuger

Ronaldo Borja

Ronaldo Borja

●斯坦福大學(xué)終身教授

●斯坦福大學(xué)土木及環(huán)境工程學(xué)院終身教授

●土木工程專業(yè)教材《塑性建模與計算》的作者

●世界知名巖土力學(xué)雜ActaGeotechnica 的主編

●2016年度Maurice A. Biot獎?wù)芦@得者

●曾參與并主導(dǎo)比薩斜塔、埃及盧克索南方巨人石像等歷史建筑修復(fù)工作

Gunther Roland

Gunther Roland

●麻省理工學(xué)院終身教授

●麻省理工學(xué)院物理系終身教授

●麻省理工學(xué)院重離子研究組領(lǐng)頭人

●麻省理工學(xué)院重離子研究組等7個研究小組聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)人

●量子物理實驗計劃sPHENIX計劃負(fù)責(zé)人之一

●Member, Annual Rev. Nucl. Part. Phys編輯委員會成員

機構(gòu)環(huán)境

辦公環(huán)境

辦公環(huán)境

環(huán)境一角

環(huán)境一角

環(huán)境展示

環(huán)境展示

機構(gòu)環(huán)境

機構(gòu)環(huán)境

機構(gòu)介紹

NeoScholar Research Institute (研課) 于2011年創(chuàng)立于美國洛杉磯,總部位于新加坡,是國際知名的學(xué)術(shù)交流組織,致力于創(chuàng)造未來教育的科研訓(xùn)練體系。研課自2014年起的學(xué)術(shù)活動得到包括IBM、USC等企業(yè)和高校的學(xué)術(shù)贊助,主要建設(shè)Cathaypath Institute of Science青少年科研訓(xùn)練項目和SixThirty Group學(xué)術(shù)非盈利機構(gòu)。研課在2019年舉辦了超過17場學(xué)術(shù)會議和青少年科研活動,超過兩萬名學(xué)生在NeoScholar與世界學(xué)者進行研究型課題的研討和學(xué)習(xí)。

學(xué)員留影

活動留影

活動留影

籃球賽

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留影合照

留影合照

學(xué)員合影

學(xué)員合影

學(xué)員合照

學(xué)員合照

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讀書保障 :

  • 正規(guī)資質(zhì)

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  • 優(yōu)質(zhì)教學(xué)

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