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???本項目將帶領(lǐng)學(xué)生詳細了解機器學(xué)習(xí)的主要方法和當(dāng)前的研究方向，涵蓋機器學(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。

???監(jiān)督式機器學(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)各組進度進行個性化指導(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

???生
??計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機器學(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

???10課時的主導(dǎo)師Lecture
??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(dǎo)小組完成實戰(zhàn)項目
??2課時的成果匯報Presentation
??將你所學(xué)知識呈獻給導(dǎo)師及所有學(xué)員，獲得導(dǎo)師點撥和反饋
??24小時內(nèi)答疑回復(fù)
??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(xué)過程，不讓任何一位學(xué)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(xué)，人人都能與大佬溝通熟悉，打通人脈

???扎實可見的學(xué)術(shù)成長
??往期學(xué)員通過項目夯實學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，研究能力和學(xué)術(shù)寫作能力獲得成長，完成人生中*篇論文，優(yōu)秀學(xué)員最終發(fā)表在了國內(nèi)或國際核心期刊當(dāng)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(jīng)歷，優(yōu)秀學(xué)員有機會獲得一封基于實際表現(xiàn)的真實有效的推薦信，以及導(dǎo)師的項目評分表。
??更強的升學(xué)競爭力
??在申請文書中展現(xiàn)項目經(jīng)歷，在面試過程中通過描述學(xué)術(shù)項目，向招生官展現(xiàn)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(jié)識全球的優(yōu)秀同齡人和科研隊友，參加海外導(dǎo)師來華參與線下互動，獲得海量資料。