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科研课题:人工智能与机器学习
Artificial Intelligence
专业要求:计算机/人工智能/机器学习
教授集中授课时间:2020 年1月30日-2月 日
地点:北京
课题简介
人工智能开启以用机器模拟 AI 的方式从而实现为人类服务的目标。其技术应用在现实生活中已大量存在,且发挥着重要作用。本课题旨在通过让学生深入理解应用人工智能和机器学习的关键方法,进而充分探讨其当前的研究方向。首先,以严格定义分类问题的方式讨论其关键分类算法,实现将人工智能与机器学习完美结合的目标。随后将深入探索 1)高维数据的技术; 2)不同的聚类技术和 3)回归技术的处理方法,以此用来分析基于隐马尔可夫模型和马尔可夫决策过程的技术。最后,学生与教授将在神经网络、自动编码和强化学习等领域进行探讨,
待课题结束时将回顾人工智能对社会及人类发展的影响。
本课题需要 2 年的编码和计算机科学经验,以及概率论和统计学的基础知识。在整个课题中将使用几个实践案例和相关作业来提升学生的理解力。这一理解将对未来准备向人工智能和机器学习职业方向的学生们打下坚实有力的基础。
本课题主要目标包括:
★ 了解人工智能和机器学习发展史
★ 学习高斯混合模型和最大期望算法之间的关系
★ 深入研究线性回归和逻辑回归的运用
★ 探讨人工智能对未来社会和人类发展的影响
教授信息
Prof.K
UIUC 电气和计算机工程终身教授
Hyperion Core, Inc 联合创始人&首席架构师
荣获纳尔逊·曼德拉领导奖
荣获罗纳德·W·普拉特教师杰出教学奖
为主流媒体和杂志撰写科技、政策和社会交叉热点专栏
任职大学
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign),建立于 1867 年,是一所享有世界声望的一流研究型大学。该校是美国“十大联盟(Big Ten)”创始成 员,美国大学协会(AAU)成员,被誉“公立常春藤”,也曾多年多次在世界大学学术排名位居前三十,校友中先后有 23 位获得诺贝尔奖,在美国公立大学中仅次于伯克利。很多学科素负盛名,工程学院始终位于美国大学工程院排名前五,计算机专业排名全美前五,仅次于卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学和加大伯克利分校。
适合人群
★ 适合学习或对计算机/人工智能/机器学习等学科感兴趣的学生
★ 有意提高自身知识水平和学术能力的学生
★ 有留学意向、参与、跨专业深造或计划考取名校的学生
★ 通过获得教授私人推荐信和在学术期刊上发表论文来提升个人竞争力
★ 通过教授及助教指导撰写个人科研报告,提升留学申请文书质量及英文论文撰写能力
★ 对海外名校课堂感兴趣或已收到海外大学录取信,想提前跨越中外学制鸿沟的准留学生
项目收获
•获得教授的学术推荐信(教授用学校正式 edu 邮箱网推)
•系统科学的指导和训练学生进行学术文章写作和发表(国际 CPCI/EI 会议论文)
•全英文语境展开项目,突破自我,助力 GT 考试、申请面试和未来学习
•不出国门跟随海外名校教授学习,节省国际旅费
获得高质量英文个人科研报告,可在申请材料中提交
学习计划
项目特色
在地国际化特色
不出国门,就可以跟随海外名校教授进行学术研究,既为学生及其家庭节省了国际旅费又避免了时差等不适应性。面授课程设置在中国传媒大学校内进行,学术氛围好、校内设施便利且安全性强。
海外名校现职教授全程授课并指导科研
导师均为海外名校现职教授/终身教授,具有丰富的学术和科研经验,教授将根据中国学生特点设计课题,学术性与趣味性兼备,让学员在学术框架下,充分发挥想象力和创造力,从开题、文献检索、科研报告撰写、修改等多个环节进行学习,实现理论与实践的融会贯通。
专业 TA/RA 助教全程辅助
助教将经过严格筛选,择优录取相关专业 Master/PhD,并通过系统化培训及考核后参与进入科研项目组。助教将协助学生进行课题知识的预习和复习,并为学员提供辅助性指导和技术支持。此外,助教将与学生分享自身升学、海外学习和科研等经验,更加贴近学生实际情况,提供辅助性建议。
全面提升多项能力,提高名校录取几率
为来自全球高中生及大学生提供经济便捷的世界顶级学术研讨和实践的参与机会,帮助学⽣培养批判性思维、分析和创造性思维、复杂沟通-口头和书面表达和全球视野,通过深度学习,帮助学生大幅提高申请几率,并向成为国际水平高精尖领域人才和高水平创新人才更近一步。
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