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背景提升|藤校科研项目机器学习与大数据技术

2020-05-25

    我们正处在一个日渐由数据驱动的世界,机器运行、科学研究和应用、教育、交通等各方面都离不开其背后数据的支撑。数据科学是一门研究如何由利用数据学习知识,并挖掘有价值数据生成数据产品的学科。数据科学主要有两个内涵:一个是研究数据本身;另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法,称为科学研究的数据方法。

    课题内容

    本课程针对高中或早期大学生,讲授机器学习和数据科学领域的相关知识,为学生提供相关的数学,统计学和程序设计提供基础,并接触探索计算机视觉或数据分析与可视化的相关知识。课程中,学生将学习python语言,将所学领域的知识运用到实际过程中,解决数据分析和计算机视觉可视化的相关问题。

    授课配比

    教授课程:

    共计16小时,每周2节课,每节课2小时。教授讲授学科理论知识,讲解科研论文阅读材料,探索研究方向,指导项目设置操作。

    TA助教课程:

    共计16小时,每周2节课,每节课2小时。指导项目操作以及学术论文写作,解答日常学业疑难,升学选课建议。

    写作课程:

    共计8小时,每周1节课,每节课2小时。藤校资深写作导师每周一次为期2小时的写作辅导。

    项目收获

    网申推荐说明:

    学生在顺利通过课程要求后,根据学生表现和特点,100%收获个性化网申推荐信。

    教授评估报告:

    根据学生课堂表现、学术能力评估、团队协作等综合考量出具评估报告。

    项目结业证书:

    由教授签字,证明学生参与的科研项目真实有效性。

    小组论文发表:

    不同项目将进行分组,组合协作完成一篇论文,(每组3-5名学生)科研组提供论文选题,全程指导学生辅导论文写作修改,直至完成发表EI/CPCI级别国际会议期刊的全文发表(发表周期1-3个月根据小组完成情况)

    导师信息

    GregoryKesden

    卡耐基梅隆大学


    终身教授

    担任卡内基梅隆大学国际知名编程团队的首席教练,多个区域编程竞赛的总监

    担任卡耐基梅隆大学计算机科学的助教项目负责人,计算机科学学院的教育运算的主管,卡耐基梅隆大学研究生项目的副主任

    主要研究领域为软件系统,包括分布式系统、网络、云计算、操作系统,以及软件工程和法医计算机科学的某些领域

    在计算机科学教育以及竞赛领域获得多个奖项,当中包括:SCS西蒙教学卓越奖,SCS哈伯曼教育服务奖和ACM年度教练奖

    曾担任加州大学圣地亚哥分校(USCD)计算机科学与工程研究生课程主任

    拥有丰富的教学经验,包括高中课程,入门编程和数据结构以及高级本科生和研究生课程

    授课时间:2020.07.26-2020.08.19

    授课形式:远程直播式授课

背景提升|藤校科研项目机器学习与大数据技术
 
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