人工智能、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)應(yīng)用實訓(xùn)

人工智能/數(shù)據(jù)科學(xué)/商業(yè)分析

課題背景

機器學(xué)習(xí)就是基于一些高度復(fù)雜的算法和技術(shù)，在一個非生命的物體、機器或系統(tǒng)中構(gòu)建人類行為。機器學(xué)習(xí)在生活中的應(yīng) 用很多，例如機器人根據(jù)搜尋自身環(huán)境的經(jīng)驗數(shù)據(jù)提供更好的導(dǎo)航服務(wù)，機器人根據(jù)目標病人的歷史健康記錄預(yù)測出哪種療 法治療某種疾病最有效，以及語音識別系統(tǒng)運用以往聽你說話的經(jīng)驗更好地理解你的指令內(nèi)容。

課題內(nèi)容

機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)以及信號信息領(lǐng)域中重要的熱點研究領(lǐng)域。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)在多個 領(lǐng)域（數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、視頻技術(shù)、音頻技術(shù)、智能機器人技術(shù)等）成為關(guān)鍵核心和職稱技術(shù)。本課程講授機器 學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論、主流機器學(xué)習(xí)思想和方法，旨在讓大家深入了解從事機器學(xué)習(xí)以及相關(guān)學(xué)科應(yīng)用的研 究人員目前需要學(xué)習(xí)的方法、技術(shù)、數(shù)學(xué)和算法，為開展相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)和科學(xué)研究奠定基礎(chǔ)。

適合人群

 對計算機、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)專業(yè)感興趣的高中生，本科生 修讀數(shù)學(xué)、計算機、信息科學(xué)等專業(yè)，以及未來希望在大數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析、計算機算法等領(lǐng)域從業(yè)的學(xué)生 具備微積分、線性代數(shù)、以及計算機編程基礎(chǔ)的學(xué)生優(yōu)先

教授介紹

Pradeep Ravikumar卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)系終身教授

1)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)系招聘委員會主席

2)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)組基金會負責人

3)《機器學(xué)習(xí)》雜志的編輯委員會核心成員

4)第十六屆人工智能和數(shù)據(jù)統(tǒng)計國際會議項目主席

5)曾獲得美國國家科學(xué)基金會（NSF）頒發(fā)的事業(yè)獎

6)發(fā)表核心期刊論文145 篇，論文引用次數(shù)13189，i10指數(shù)97

課程安排與收獲

10周在線小組科研（總計72課時）網(wǎng)申推薦信學(xué)術(shù)評估報告項目成績單論文成果

* 課時包含：導(dǎo)師課程36課時+助教課程30課時+寫作課程6課時，不包含先修課課時
* 完成研究后滿足學(xué)術(shù)條件和教授要求可獲得推薦信，教授將嚴格按照學(xué)生實際表現(xiàn)對學(xué)生進行客觀評價。