集思學院的「線上學術營」數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析研究項目，適合對計算機科學、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學感興趣，希望跟隨名校導師進行深度科研項目，選擇相關領域作為未來學術研究或方向的大學生。
一、項目詳情
項目中學生將掌握統(tǒng)計學和線性代數(shù)的基本概念，并通過實踐，學習如何將數(shù)學工具應用于數(shù)據(jù)處理中。項目涵蓋的主要理論概念包括：概率分布和貝葉斯決策，矩陣的表示和操作，馬爾科夫鏈和結(jié)構(gòu)化統(tǒng)計關系，近似推理和簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)等。
二、適合人群
大學生
對計算機科學、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學感興趣，希望跟隨名校導師進行深度科研項目，選擇相關領域作為未來學術研究或方向的學生。建議具備基本編程能力，具備高中代數(shù)學基礎、概率論知識
三、項目大綱
概率模型和貝葉斯推斷，進行數(shù)據(jù)預處理Introduce probability models and Bayesian inference;install Python,open data files,and preprocessing
數(shù)據(jù)嵌入和馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法的基本原理Introduce the elements of the algorithms in data embedding and Markov Chain Monte Carl
搭建主要工作模塊Build the main working modules of the project
討論不同機器學習與AI算法之間的關系Machine learning and AI algorithms
深度學習、遷移學習與AI算法之間的關系Deep learning,transfer learning and AI algorithms
項目回顧與成果展示Program Review and Presentation
論文輔導Project Deliverables Tutoring
四、時間安排與收獲
7周在線小組科研學習+5周論文輔導學習共125課時
學術報告
*學員獲主導師Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表（可用于申請）
結(jié)業(yè)證書
成績單
集思學院科研品牌Path Academics通過創(chuàng)新技術方法和高學術道德標準，提供創(chuàng)新教育和跨學科研究項目，為全球大學生和優(yōu)秀高中生創(chuàng)造海外高校的教學環(huán)境。我們致力于通過實際科研學習和思考方式培養(yǎng)學生，并賦予他們能夠在下一階段學習中脫穎而出的能力。
