集思學(xué)院的「線上學(xué)術(shù)營」程序開發(fā)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法項目，適合就讀于軟件工程、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、生物信息等專業(yè)或?qū)σ陨蠈I(yè)感興趣的學(xué)生，項目內(nèi)容包括在線小組科研學(xué)習(xí)+論文輔導(dǎo)。
一、項目詳情
項目中將重點探究器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成，導(dǎo)師將結(jié)合相關(guān)理論，以生物數(shù)據(jù)的處理為例，類比健康監(jiān)測程序，帶領(lǐng)學(xué)生開發(fā)并優(yōu)化自己的算法小程序并完成項目報告，進(jìn)行成果展示。在此過程中，你將了解到人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用及其給軟件工程帶來的無限可能性。
二、適合人群
大學(xué)生
就讀于軟件工程、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、生物信息等專業(yè)或?qū)σ陨蠈I(yè)感興趣的學(xué)生。學(xué)生需要具備編程經(jīng)驗。
三、項目大綱
數(shù)據(jù)挖掘與處理：導(dǎo)師將首先列舉復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)，深入淺出至普適方法Intro to biomedical applications;Data exploration and preprocessing
線性回歸模型在分類和聚類中的作用Linear models for regression;Linear models for classification
正則化;分類器訓(xùn)練;特征選擇Regularization;Training a classifier;Feature selection
訓(xùn)練和評估分類器：導(dǎo)師仍將以當(dāng)下最火熱的醫(yī)學(xué)程序為例Training and evaluating a classifier in a biomedical context
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);深度學(xué)習(xí)Artificial neural networks;Deep learning RNN&CNN
項目回顧和成果展示Program review and presentation
論文輔導(dǎo)Project deliverable tutoring
四、時間安排與收獲
7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí)共125課時
學(xué)術(shù)報告
*學(xué)員獲主導(dǎo)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
結(jié)業(yè)證書
成績單
集思學(xué)院是一家專業(yè)的背景提升平臺，集思學(xué)院科研品牌Path Academics通過創(chuàng)新技術(shù)方法和高學(xué)術(shù)道德標(biāo)準(zhǔn)，提供創(chuàng)新教育和跨學(xué)科研究項目，為全球大學(xué)生和優(yōu)秀高中生創(chuàng)造海外高校的教學(xué)環(huán)境。我們致力于通過實際科研學(xué)習(xí)和思考方式培養(yǎng)學(xué)生，并賦予他們能夠在下一階段學(xué)習(xí)中脫穎而出的能力。
