人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)科研項(xiàng)目：機(jī)器學(xué)習(xí)理論與Python編程實(shí)踐

導(dǎo)師學(xué)校介紹

麻省理工學(xué)院（MIT）創(chuàng)立于1861年，是世界著名私立研究型大學(xué)，在計(jì)算機(jī)科學(xué)方向享有盛譽(yù)，在2020年U.S.News世界大學(xué)排名綜排位列第二、計(jì)算機(jī)工程CE專排蟬聯(lián)首位。學(xué)校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學(xué)獎?wù)芦@得者，以及75位麥克阿瑟獎獲得者。

導(dǎo)師詳細(xì)介紹

導(dǎo)師昵稱

Mark

導(dǎo)師級別

終身教授

導(dǎo)師學(xué)校

麻省理工學(xué)院(MIT)

Mark導(dǎo)師現(xiàn)任麻省理工學(xué)院（MIT）終身教授，曾獲素有“諾貝爾風(fēng)向標(biāo)”美譽(yù)的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。

Mark導(dǎo)師的研究興趣聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、天體物理，善于利用高性能超級計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行數(shù)值模擬，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，借助機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析模擬數(shù)據(jù)。

Prof.Mark is an Associate Professor at MIT whose research interests span topics such as astrophysics,machine learning,data science and artificial intelligence.He makes extensive use of numerical simulations using state-of-the-art high-performance supercomputers around the world.He also employs machine learning and data science techniques to analyze simulation data.

適合人群

方向：理工

專業(yè)：人工智能

適合專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)，電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)，物聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)與信息安全，軟件工程，信號與信息處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，推薦系統(tǒng)

項(xiàng)目價(jià)格：33800/19800

項(xiàng)目周期：7周在線小組科研+5周論文指導(dǎo)

是否建議高中生學(xué)習(xí)：是

是否建議大學(xué)生學(xué)習(xí)：是

語言：英文

難度：低級/中級難度

建議具備的基礎(chǔ)：計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等專業(yè)的學(xué)生；學(xué)生需要具備初等微積分或線性代數(shù)基礎(chǔ)，至少會使用一門編程語言

科研項(xiàng)目產(chǎn)出

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(shí)+不限時(shí)論文指導(dǎo)

學(xué)術(shù)報(bào)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

項(xiàng)目介紹

學(xué)生將在項(xiàng)目中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法，了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，自選框架和問題，使用Python開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，提交項(xiàng)目個性化研究課題報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

個性化研究課題參考：

利用BERT算法及調(diào)整單詞中的自注意力實(shí)現(xiàn)語義識別

使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成手寫數(shù)字

用于空間數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法應(yīng)用情況研究

生成對抗網(wǎng)絡(luò)各變種在圖像分類上的表現(xiàn)差異分析

項(xiàng)目背景

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是海量的、多維度、多形式的數(shù)據(jù)。所以，在大數(shù)據(jù)面前，以往的數(shù)據(jù)處理方式無法快速、高效的達(dá)成既定目標(biāo)，而人工智能技術(shù)借助機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，更加靈活，并且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)擁有自優(yōu)化能力，從而使運(yùn)算量顯著增加。

“人工智能”與“大數(shù)據(jù)”的完美結(jié)合將改變我們的日常生活，也即將成為各領(lǐng)域研究發(fā)展方向的變革工具。項(xiàng)目將在來自計(jì)算機(jī)專業(yè)排名前列的麻省理工學(xué)院的終身教授的指導(dǎo)下進(jìn)行，旨在介紹常用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)理論，以及當(dāng)下最受歡迎的Python編程語言，引導(dǎo)學(xué)生探討不同的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和實(shí)際應(yīng)用，為高階學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

項(xiàng)目大綱介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論：學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)理論和方法，探討機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在業(yè)界和學(xué)界的最新動態(tài)及應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論：機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法理解需要具備良好的數(shù)學(xué)邏輯和基礎(chǔ)。學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)背后的邏輯和線性代數(shù)等必備數(shù)學(xué)理論

回歸理論：回歸理論是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。線性回歸體現(xiàn)了優(yōu)化、擬合等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)思想，往往是初學(xué)者首先學(xué)習(xí)的內(nèi)容。學(xué)生將在本周學(xué)習(xí)常見回歸理論

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法：學(xué)生將在本周了解KNN、K-means等機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐：學(xué)生將在本周了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最佳實(shí)踐指南，從中獲益

項(xiàng)目回顧和成果展示

論文輔導(dǎo)

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