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適合具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)或?qū)σ陨蠈I(yè)感興趣的大學(xué)生及以上學(xué)歷人群。

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)等帶來(lái)了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動(dòng)力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對(duì)可發(fā)現(xiàn)事物的程序進(jìn)行自動(dòng)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)人類用戶以計(jì)算機(jī)信息之間的協(xié)調(diào)。項(xiàng)目也將圍繞著數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性分析與分類的核心技術(shù)—機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)展開。

　　一、項(xiàng)目基本介紹

　　項(xiàng)目全稱：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)專題：監(jiān)督式與非監(jiān)督式學(xué)習(xí)，基于SVM、K-means等分類與聚類方式的算法研究【大學(xué)組】

　　開課時(shí)間：2025-08-09

　　本項(xiàng)目將帶領(lǐng)學(xué)生詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法和當(dāng)前的研究方向，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)中的不同算法的分析與對(duì)比。項(xiàng)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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新技術(shù)。學(xué)生還將接觸到現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題，在這些問(wèn)題中，將使用機(jī)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(shí)現(xiàn)所學(xué)算法的實(shí)踐。

　　個(gè)性化研究課題參考 Suggested Research Fields

　　欺騙性、重復(fù)性的廣告檢測(cè)算法研究 Research on Deceptive and Duplicate Advertisement Detection Algorithms

　　針對(duì)用戶搜索記錄的酒店推薦算法 Recommendation System for Hotel Reservations Based on the User’s search History

　　根據(jù)網(wǎng)約車當(dāng)前運(yùn)行軌跡，預(yù)測(cè)本次行程時(shí)間的算法開發(fā) Predict the total travel time of taxi trips based on their initial partial trajectories

　　預(yù)測(cè)土壤的物理化學(xué)成分 Predict physical and chemical properties of soil using spectral measurements

　　二、項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱

　　1、概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論回顧 Review of Probability and Statistics

　　2、監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)：分類及回歸模型 Supervised Machine Learning： Classification and Regression Models

　　3、非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)：聚類及數(shù)據(jù)降維Unsupervised Machine Learning： Clustering and Dimension Reduction

　　4、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Introduction to Deep Learning and Neural Networks

　　5、主流深度學(xué)習(xí)框架介紹 Tensorflow, Pytorch and Their Applications

　　6、學(xué)術(shù)研討1：教授與各組學(xué)生探討并評(píng)估個(gè)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

　　7、學(xué)術(shù)研討2：學(xué)生將在本周課前完成程序設(shè)計(jì)原型(prototype)及偽代碼(Pseudocode)，教授將根據(jù)各組進(jìn)度進(jìn)行個(gè)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

　　8、項(xiàng)目成果展示 Final Presentation

　　9、論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

1、助力世界計(jì)算機(jī)相關(guān)名校申請(qǐng)

2、獲得美國(guó)頂級(jí)大學(xué)教授推薦信

3、獲得發(fā)表論文資格

4、高含金量的項(xiàng)目報(bào)告及證書