課程介紹

  本項目將帶領學生詳細了解機器學習的主要方法和當前的研究方向，涵蓋機器學習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典算法外，還將討論以深度學習為例的改變了機器學習領域的新技術。學生還將接觸到現實世界中的問題，在這些問題中，將使用機器學習或深度學習中的各種工具給出和分析樣本數據,以及用Python及其中的深度學習框架實現所學算法的實踐。

項目大綱

  監(jiān)督式機器學習：分類及回歸模型Supervised Machine Learning：Classification and Regression Models
  非監(jiān)督式機器學習：聚類及數據降維Unsupervised Machine Learning：Clustering and Dimension Reduction
  深度學習與神經網絡Introduction to Deep Learning and Neural Networks
  主流深度學習框架介紹Tensorflow,Pytorch and Their Applications
  學術研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路Final Project Preparation Session I
  學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質的終期課題產出Final Project Preparation Session II
  項目成果展示Final Presentation
  論文輔導Project Deliverables Tutoring

適合人群

  大學生
  計算機科學、數據科學、人工智能、機器學習專業(yè)或對以上專業(yè)感興趣的學生。學生需要具備微積分及線性代數基礎，至少會熟練使用一門編程語言，修讀過算法與數據結構的申請者優(yōu)先

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小時內答疑回復
  24小時內答疑，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

課程目標

  扎實可見的學術成長
  往期學員通過項目夯實學術基礎，研究能力和學術寫作能力獲得成長，完成人生中篇論文，優(yōu)秀學員最終發(fā)表在了國內或國際核心期刊當中。
  硬核科研成果
  收獲真正能展示你獨特性、批判性思考力的科研經歷，優(yōu)秀學員有機會獲得一封基于實際表現的真實有效的推薦信，以及導師的項目評分表。
  更強的升學競爭力
  在申請文書中展現項目經歷，在面試過程中通過描述學術項目，向招生官展現自信、專業(yè)度、批判性思維能力，讓申請文書言之有物、脫穎而出。
  加入集思星人組織
  結識全球的優(yōu)秀同齡人和科研隊友，參加海外導師來華參與線下互動，獲得海量免費學習資料。