機器學習與數(shù)據(jù)科學概論：學生將在本周了解機器學習和數(shù)據(jù)科學的基礎理論和方法，探討機器學習和數(shù)據(jù)科學在業(yè)界和學界的最新動態(tài)及應用
機器學習基礎數(shù)學理論：機器學習模型和算法理解需要具備良好的數(shù)學邏輯和基礎。學生將在本周了解機器學習背后的邏輯和線性代數(shù)等必備數(shù)學理論
回歸理論：回歸理論是機器學習的基礎理論。線性回歸體現(xiàn)了優(yōu)化、擬合等經(jīng)典機器學習思想，往往是初學者首先學習的內(nèi)容。學生將在本周學習常見回歸理論
機器學習常見算法：學生將在本周了解KNN、K-means等機器學習常見算法
數(shù)據(jù)科學和機器學習實踐：學生將在本周了解機器學習和數(shù)據(jù)科學實踐指南，從中獲益
神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習
適合人群
高中生
計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)處理、機器學習、深度學習等專業(yè)的學生；學生需要具備初等微積分或線性代數(shù)基礎，至少會使用一門編程語言。
項目模式
10課時的主導師Lecture
名校教研體系深度浸泡
6課時1對1 Office Hour
掃除你上課時積累的所有疑難知識點
12課時的Mentor Session
指導小組完成實戰(zhàn)項目
2課時的成果匯報Presentation
將你所學知識呈獻給導師及所有學員，獲得導師點撥和反饋
24小時內(nèi)答疑回復
24小時內(nèi)答疑，時間解決遺留問題
全程助教輔助模式
項目期間配雙語助教全程輔助教學過程，不讓任何一位學生落下進度
班主任跟蹤監(jiān)督模式
不讓懶惰拖延成為你成功路上的絆腳石
師生比例1比4
小班教學，人人都能與大佬溝通熟悉，打通人脈
