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                背景提升|藤校科研項目機器學習與大數據技術

                2020-05-25

                    我們正處在一個日漸由數據驅動的世界,機器運行、科學研究和應用、教育、交通等各方面都離不開其背后數據的支撐。數據科學是一門研究如何由利用數據學習知識,并挖掘有價值數據生成數據產品的學科。數據科學主要有兩個內涵:一個是研究數據本身;另一個是為自然科學和社會科學研究提供一種新方法,稱為科學研究的數據方法。

                    課題內容

                    本課程針對高中或早期大學生,講授機器學習和數據科學領域的相關知識,為學生提供相關的數學,統計學和程序設計提供基礎,并接觸探索計算機視覺或數據分析與可視化的相關知識。課程中,學生將學習python語言,將所學領域的知識運用到實際過程中,解決數據分析和計算機視覺可視化的相關問題。

                    授課配比

                    教授課程:

                    共計16小時,每周2節課,每節課2小時。教授講授學科理論知識,講解科研論文閱讀材料,探索研究方向,指導項目設置操作。

                    TA助教課程:

                    共計16小時,每周2節課,每節課2小時。指導項目操作以及學術論文寫作,解答日常學業疑難,升學選課建議。

                    寫作課程:

                    共計8小時,每周1節課,每節課2小時。藤校資深寫作導師每周一次為期2小時的寫作輔導。

                    項目收獲

                    網申推薦說明:

                    學生在順利通過課程要求后,根據學生表現和特點,100%收獲個性化網申推薦信。

                    教授評估報告:

                    根據學生課堂表現、學術能力評估、團隊協作等綜合考量出具評估報告。

                    項目結業證書:

                    由教授簽字,證明學生參與的科研項目真實有效性。

                    小組論文發表:

                    不同項目將進行分組,組合協作完成一篇論文,(每組3-5名學生)科研組提供論文選題,全程指導學生輔導論文寫作修改,直至完成發表EI/CPCI級別國際會議期刊的全文發表(發表周期1-3個月根據小組完成情況)

                    導師信息

                    GregoryKesden

                    卡耐基梅隆大學


                    終身教授

                    擔任卡內基梅隆大學國際知名編程團隊的首席教練,多個區域編程競賽的總監

                    擔任卡耐基梅隆大學計算機科學的助教項目負責人,計算機科學學院的教育運算的主管,卡耐基梅隆大學研究生項目的副主任

                    主要研究領域為軟件系統,包括分布式系統、網絡、云計算、操作系統,以及軟件工程和法醫計算機科學的某些領域

                    在計算機科學教育以及競賽領域獲得多個獎項,當中包括:SCS西蒙教學卓越獎,SCS哈伯曼教育服務獎和ACM年度教練獎

                    曾擔任加州大學圣地亞哥分校(USCD)計算機科學與工程研究生課程主任

                    擁有豐富的教學經驗,包括高中課程,入門編程和數據結構以及高級本科生和研究生課程

                    授課時間:2020.07.26-2020.08.19

                    授課形式:遠程直播式授課

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