理工類科研實習——人工智能與數據科學專題
日期：2023-09-04 13:33:22 閱讀量：0 作者：趙老師美國留學申請，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——人工智能與數據科學專題：機器學習理論與Python編程實踐。
??課題名稱：
人工智能與數據科學專題：機器學習理論與Python編程實踐
??開課時間：2023-07-22
??涉及專業：計算機科學、計算機工程、數據科學
??招生對象：高中生、大學生
??班級人數：15人左右
授課教授：
麻省理工學院終身教授
Mark導師現任麻省理工學院（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、數據科學、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據處理能力進行數值模擬，訓練機器學習和深度學習模型，借助機器學習與數據科學技術分析模擬數據。
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據科學、機器學習的理論和方法，了解并且掌握Python在數據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、數據科學感興趣的學生
? 未來希望在計算機科學專業發展的學生
? 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：
機器學習與數據科學概論：學生將在本周了解機器學習和數據科學的基礎理論和方法，探討機器學習和數據科學在業界和學界的最新動態及應用
機器學習基礎數學理論：機器學習模型和算法理解需要具備良好的數學邏輯和基礎。學生將在本周了解機器學習背后的邏輯和線性代數等必備數學理論
回歸理論：回歸理論是機器學習的基礎理論。線性回歸體現了優化、擬合等經典機器學習思想，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
數據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據科學最佳實踐指南，從中獲益
項目回顧和成果展示
論文輔導
3 課時安排：
項目產出：
● 推薦信
科研項目推薦信
優秀學員可獲名校教授EDU推薦信
● 論文發表
論文寫作和發表輔導：
EI/CPCI等同等級別索引國際會議全文投遞與發表指導（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，展現背景軟實力
參加科研項目之前：適應不了名校學習節奏
??科研項目之后：夯實基礎，以豐富的經驗和前沿的思維快人一步
