理工類科研實習——人工智能與數(shù)據(jù)科學專題

美國留學申請，軟背景的提升是不可少的，下面為大家介紹下理工類科研實習——人工智能與數(shù)據(jù)科學專題：機器學習理論與Python編程實踐。

??課題名稱：

人工智能與數(shù)據(jù)科學專題：機器學習理論與Python編程實踐

??開課時間：2023-07-22

??涉及專業(yè)：計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學

??招生對象：高中生、大學生

??班級人數(shù)：15人左右

授課教授：

麻省理工學院終身教授

Mark導師現(xiàn)任麻省理工學院（MIT）終身教授，曾獲素有“諾貝爾風向標”美譽的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow，并在多個年份獲得Web of Science高被引學者稱號。Mark導師的研究興趣聚焦機器學習、數(shù)據(jù)科學、人工智能、宇宙物理等，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，訓練機器學習和深度學習模型，借助機器學習與數(shù)據(jù)科學技術分析模擬數(shù)據(jù)。

導師部分簡歷

導師部分論作

科研要點：

學生將在項目中學習數(shù)據(jù)科學、機器學習的理論和方法，了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學和機器學習中的應用。學生將在項目結束時，自選框架和問題，使用Python開發(fā)機器學習應用，提交項目個性化研究課題報告，進行成果展示。

適合人群：

? 對計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學感興趣的學生

? 未來希望在計算機科學專業(yè)發(fā)展的學生

? 想要學習論文寫作，鍛煉學術語言的使用及提升學術能力的學生

? 有意愿從事科研實踐，產(chǎn)出學術科研報告和論文成果的學生

? 希望在該領域深入研究，培養(yǎng)學術思維，提升學術背景軟實力的學生

項目安排：

1 項目周期：

7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習 共125課時

2 課題大綱：

機器學習與數(shù)據(jù)科學概論：學生將在本周了解機器學習和數(shù)據(jù)科學的基礎理論和方法，探討機器學習和數(shù)據(jù)科學在業(yè)界和學界的最新動態(tài)及應用

機器學習基礎數(shù)學理論：機器學習模型和算法理解需要具備良好的數(shù)學邏輯和基礎。學生將在本周了解機器學習背后的邏輯和線性代數(shù)等必備數(shù)學理論

回歸理論：回歸理論是機器學習的基礎理論。線性回歸體現(xiàn)了優(yōu)化、擬合等經(jīng)典機器學習思想，往往是初學者首先學習的內容。學生將在本周學習常見回歸理論

機器學習常見算法：學生將在本周了解KNN、K-means等機器學習常見算法

數(shù)據(jù)科學和機器學習最佳實踐：學生將在本周了解機器學習和數(shù)據(jù)科學最佳實踐指南，從中獲益

項目回顧和成果展示

論文輔導

3 課時安排：

項目產(chǎn)出：

● 推薦信

科研項目推薦信

優(yōu)秀學員可獲名校教授EDU推薦信

● 論文發(fā)表

論文寫作和發(fā)表輔導：

EI/CPCI等同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請）

參加國際學術會議（鼓勵學生實地或遠程）

● 科研項目材料

科研結業(yè)證書

學術報告

教授評價表/信

助力申請：

參加科研項目之前：履歷上沒有深度經(jīng)歷

??科研項目之后：豐富履歷，提高升學、求職成功概率

參加科研項目之前：申請文書陳詞濫調

??科研項目之后：積累高含金量文書素材，打造個性化申請故事，展現(xiàn)背景軟實力

參加科研項目之前：適應不了名校學習節(jié)奏

??科研項目之后：夯實基礎，以豐富的經(jīng)驗和前沿的思維快人一步