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項(xiàng)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(dá)成既定目標(biāo),而人工智能技術(shù)借助機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法,更加靈活,并且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)擁有自優(yōu)化能力,從而使運(yùn)算量顯著增加。
“人工智能”與“大數(shù)據(jù)”的完美結(jié)合將改變我們的日常生活,也即將成為各領(lǐng)域研究發(fā)展方向的變革工具。
項(xiàng)目將在來自計(jì)算機(jī)專業(yè)排名前列的麻省理工學(xué)院的終身教授的指導(dǎo)下進(jìn)行,旨在介紹常用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)理論,以及當(dāng)下最受歡迎的Python編程語言,引導(dǎo)學(xué)生探討不同的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和實(shí)際應(yīng)用,為高階學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
項(xiàng)目介紹
學(xué)生將在項(xiàng)目中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法,了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時,自選框架和問題,使用Python開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,提交項(xiàng)目個性化研究課題報(bào)告,進(jìn)行成果展示。
個性化研究課題參考:
利用BERT算法及調(diào)整單詞中的自注意力實(shí)現(xiàn)語義識別
使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成手寫數(shù)字
用于空間數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法應(yīng)用情況研究
生成對抗網(wǎng)絡(luò)各變種在圖像分類上的表現(xiàn)差異分析
適合人群
高中生
對計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等專業(yè)的學(xué)生;有Python知識的學(xué)生優(yōu)先
導(dǎo)師介紹
麻省理工學(xué)院終身教授
Mark導(dǎo)師現(xiàn)任麻省理工學(xué)院(MIT)終身教授,曾獲素有“諾貝爾風(fēng)向標(biāo)”美譽(yù)的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。
Mark導(dǎo)師的研究興趣聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、天體物理,善于利用高性能超級計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行數(shù)值模擬,訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型,借助機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析模擬數(shù)據(jù)。
任職學(xué)校
麻省理工學(xué)院(MIT)創(chuàng)立于1861年,是世界著名私立研究型大學(xué),在計(jì)算機(jī)科學(xué)方向享有盛譽(yù),在2020年U.S.News世界大學(xué)排名綜排位列第二、計(jì)算機(jī)工程CE專排蟬聯(lián)首位。學(xué)校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學(xué)獎?wù)芦@得者,以及75位麥克阿瑟獎獲得者。
項(xiàng)目大綱
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論:學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)理論和方法,探討機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在業(yè)界和學(xué)界的最新動態(tài)及應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論:機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法理解需要具備良好的數(shù)學(xué)邏輯和基礎(chǔ)。學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)背后的邏輯和線性代數(shù)等必備數(shù)學(xué)理論
回歸理論:回歸理論是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。線性回歸體現(xiàn)了優(yōu)化、擬合等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)思想,往往是初學(xué)者首先學(xué)習(xí)的內(nèi)容。學(xué)生將在本周學(xué)習(xí)常見回歸理論
機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法:學(xué)生將在本周了解KNN、K-means等機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法
數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐:學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最佳實(shí)踐指南,從中獲益
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
項(xiàng)目回顧和成果展示
論文輔導(dǎo)
時間安排與收獲
7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時
學(xué)術(shù)報(bào)告
優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)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(可用于申請)
結(jié)業(yè)證書
成績單
全球最大教育評估認(rèn)證組織Cognia(原AdvanceED)及 College Board權(quán)威認(rèn)證高中學(xué)分