機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)-高階【大學(xué)組】

計算機科學(xué)/數(shù)據(jù)科學(xué)

項目背景

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、高效的達成既定目標，而人工智能技術(shù)借助機器學(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。

項目將在來自計算機專業(yè)排名前列的麻省理工學(xué)院的終身教授的指導(dǎo)下進行，旨在介紹常用機器學(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)生探討不同的機器學(xué)習(xí)理論和實際應(yīng)用，為高階學(xué)習(xí)打下堅實基礎(chǔ)。

項目介紹

學(xué)生將在項目中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)的理論和方法，了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。學(xué)生將在項目結(jié)束時，自選框架和問題，使用Python開發(fā)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，提交項目報告，進行成果展示。

適合人群

大學(xué)生

對計算機科學(xué)、計算機工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等專業(yè)的學(xué)生 具備較強的Python知識，數(shù)學(xué)邏輯良好的學(xué)生優(yōu)先

導(dǎo)師介紹

麻省理工學(xué)院終身教授

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”美譽的美國斯隆研究獎、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算機強大的數(shù)據(jù)處理能力進行數(shù)值模擬，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，借助機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析模擬數(shù)據(jù)。

任職學(xué)校

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)，在計算機科學(xué)方向享有盛譽，在2020年U.S.News世界大學(xué)排名綜排位列第二、計算機工程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。

項目大綱

機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論：學(xué)生將了解機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具，包括Python、R、Julia等等，探討機器學(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

數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用：學(xué)生將學(xué)習(xí)利用Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Web Scraping、SQL、Hadoop完成數(shù)據(jù)檢索

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：概率理論、假設(shè)檢驗、貝葉斯推理、Python統(tǒng)計包，學(xué)生將學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計方法描述數(shù)據(jù)以及如何在Python中實施

數(shù)據(jù)科學(xué)工具：學(xué)生將進一步探索人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測建模、機器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)最佳實踐：學(xué)生將在了解機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最佳實踐指南，從中獲益。

自然語言處理：學(xué)生將學(xué)習(xí)利用Python完成自然語言處理

項目回顧和成果展示

論文輔導(dǎo)

時間安排與收獲

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時

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（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單