北京機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)輔導(dǎo)班

【項目背景】

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時代的到來，對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲等帶來了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對可發(fā)現(xiàn)事物的程序進(jìn)行自動規(guī)劃，實現(xiàn)人類用戶以計算機(jī)信息之間的協(xié)調(diào)。項目也將圍繞著數(shù)據(jù)預(yù)測性分析與分類的核心技術(shù)—機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)展開。

【項目介紹】

本項目將帶領(lǐng)學(xué)生詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法和當(dāng)前的研究方向，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)中的不同算法的分析與對比。項目在討論至今仍有效的如決策樹的經(jīng)典算法外，還將討論以深度學(xué)習(xí)為例的改變了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新技術(shù)。學(xué)生還將接觸到現(xiàn)實世界中的問題，在這些問題中，將使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)中的各種工具給出和分析樣本數(shù)據(jù),以及用Python及其中的深度學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)所學(xué)算法的實踐。

個性化研究課題參考

欺騙性、重復(fù)性的廣告檢測算法研究

針對用戶搜索記錄的酒店推薦算法

根據(jù)網(wǎng)約車當(dāng)前運(yùn)行軌跡，預(yù)測本次行程時間的算法開發(fā)

預(yù)測土壤的物理化學(xué)成分

【項目安排】

課時安排 (Duration): 7周在線小組科研+5周論文指導(dǎo)

【學(xué)員反饋】

【適合人群】

適合年級 (Grade): 大學(xué)生及以上

適合專業(yè) (Major): 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)或?qū)σ陨蠈I(yè)感興趣的學(xué)生。

學(xué)生需要具備微積分及線性代數(shù)基礎(chǔ)，至少會熟練使用一門編程語言，修讀過算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的申請者優(yōu)先

【項目收獲】

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時+不限時論文指導(dǎo)

學(xué)術(shù)報告

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)表指導(dǎo)（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單

【導(dǎo)師介紹】

Shlomo

卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (CMU)終身正教授

Shlomo教授任卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）終身正教授，他曾在魏茨曼科學(xué)研究所(Weizmann Institute of Science)攻讀博士學(xué)位。之后移居美國，并在位于美國宇航局蘭利研究中心的ICASE(科學(xué)與工程計算機(jī)應(yīng)用研究所)工作。教授從1994年任職于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，研究方向包括解決流體動力學(xué)方程和處理大規(guī)模優(yōu)化的相關(guān)問題。

任職學(xué)校 University

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）始建于1900年，是世界范圍內(nèi)頗負(fù)盛名的私立研究型大學(xué)，擁有世界歷史最悠久的計算機(jī)學(xué)院之一，在2020年QS世界大學(xué)計算機(jī)科學(xué)排名中位列第3，2020年U.S.News計算機(jī)科學(xué)美國排名第二位。“截至2019年3月，學(xué)校的教員和校友中共有20人獲得諾貝爾獎，13人獲得圖靈獎，22人獲評美國藝術(shù)與科學(xué)院院士，19人進(jìn)入美國科學(xué)促進(jìn)會，72人入選美國國家學(xué)院?！?/p>

【項目大綱】

概率論與統(tǒng)計學(xué)理論回顧 Review of Probability and Statistics

監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)：分類及回歸模型 Supervised Machine Learning： Classification and Regression Models

非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)：聚類及數(shù)據(jù)降維Unsupervised Machine Learning： Clustering and Dimension Reduction

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Introduction to Deep Learning and Neural Networks

主流深度學(xué)習(xí)框架介紹 Tensorflow, Pytorch and Their Applications

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

學(xué)術(shù)研討2：學(xué)生將在本周課前完成程序設(shè)計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進(jìn)度進(jìn)行個性化指導(dǎo)，確保學(xué)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

論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

【教學(xué)現(xiàn)場】

【機(jī)構(gòu)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(xué)教授、行業(yè)導(dǎo)師和國際教育專家共同創(chuàng)立的中外學(xué)術(shù)項目。

集思未來教育（原集思學(xué)院）由哈佛大學(xué)及哥倫比亞大學(xué)教授、校友共同發(fā)起成立，為全球中學(xué)生呢、大學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)的科研教育、項目制學(xué)習(xí)課程。中國團(tuán)隊自2016年成立至今走過了五年歷程，立足研究導(dǎo)向型學(xué)習(xí)、項目制學(xué)習(xí)，專注課程開發(fā)與教學(xué)實施，結(jié)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(xué)員，與近百所高等院校和百余所國際化學(xué)校建立合作關(guān)系。

【機(jī)構(gòu)環(huán)境】

【學(xué)員案例】