人工智能領(lǐng)域應(yīng)用：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法設(shè)計(jì)研究【大學(xué)組】

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)

項(xiàng)目背景

機(jī)器學(xué)習(xí)是模擬人腦學(xué)習(xí)模式，基于過往經(jīng)驗(yàn)（數(shù)據(jù)），總結(jié)普遍模型，完成自學(xué)習(xí)的過程，具體涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法復(fù)雜度等多個學(xué)科，是人工智能的核心，更是數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融工程、化學(xué)生物工程、社會傳媒學(xué)等諸多學(xué)科研究或應(yīng)用熱點(diǎn)。可以說，在過去的二十年里，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)日臻成熟，滲透到各領(lǐng)域，為諸多產(chǎn)業(yè)場景提供了技術(shù)支持。比如，生物信息學(xué)借此探究生命現(xiàn)象和規(guī)律，實(shí)施基因組計(jì)劃，獲取基因藥物研究數(shù)據(jù)，完成分析與仿真；傳媒學(xué)借此挖掘客戶數(shù)據(jù)，落地?cái)?shù)字化市場營銷新業(yè)態(tài)。項(xiàng)目將聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，結(jié)合當(dāng)下最受歡迎的Python編程，引導(dǎo)學(xué)生探討不同的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和實(shí)際應(yīng)用，為高階學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

項(xiàng)目介紹

項(xiàng)目將帶領(lǐng)學(xué)生學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、KNN鄰近分類算法、決策樹、信息熵與基尼指數(shù)、裝袋法、隨機(jī)森林、線性回歸、邏輯回歸、嶺回歸、套索回歸、主成分分析、聚類、K均值算法等機(jī)器學(xué)習(xí)原理與經(jīng)典算法。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

個性化研究課題參考：

社交情緒挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)

尋找安然破產(chǎn)事件關(guān)鍵人物：員工關(guān)系建模

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練筆記閱讀模型以分類MNIST手寫體數(shù)字

適合人群

大學(xué)生

計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、電子與計(jì)算機(jī)工程等專業(yè)，軟件工程、自動化等相關(guān)專業(yè)或者對機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)方向感興趣的學(xué)生； 學(xué)生需要具備線性代數(shù)及概率論基礎(chǔ)，至少會使用一門編程語言并修讀過算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的申請者優(yōu)先

導(dǎo)師介紹

南加州大學(xué) 正教授

Victor導(dǎo)師現(xiàn)任南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系正教授、USC 工程領(lǐng)事、教師績效評估委員會成員，曾任美國國家科學(xué)研究所計(jì)算機(jī)通信分部項(xiàng)目首席研究員和卡耐基梅隆大學(xué)終身正教授。Victor教授榮獲 Herbert Simon 計(jì)算機(jī)科學(xué)卓越教學(xué)獎，并獨(dú)立開發(fā)高級編程實(shí)務(wù) (Java) 課程。Victor教授在發(fā)表研究論文的同時還是《數(shù)學(xué)分析與應(yīng)用雜志》、《積分變換和特殊函數(shù)》、《計(jì)算與應(yīng)用數(shù)學(xué)雜志》等期刊同行審查委員會高級成員。

任職學(xué)校

南加州大學(xué)（University of Southern California，USC）創(chuàng)立于1880年，坐落于美國加州洛杉磯市中心，是全球領(lǐng)先私立研究型大學(xué)，美國最具多元化學(xué)府之一，廣受全球博才智杰推崇。南加州大學(xué)是美國大學(xué)協(xié)會（AAU；研究型大學(xué)聯(lián)盟，會員門檻極高，被許多機(jī)構(gòu)視為衡量大學(xué)學(xué)術(shù)研究和品質(zhì)的基準(zhǔn)）的成員，在2020年U.S.News全美大學(xué)綜合排名中位列第22。

項(xiàng)目大綱

機(jī)器學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、KNN鄰近分類算法Introduction to machine learning

決策樹：信息熵與基尼指數(shù)、裝袋法、隨機(jī)森林Decision trees, bagging, and random forest

回歸算法：線性回歸、邏輯回歸、嶺回歸、套索回歸Regressions

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)Neural networks and deep learning

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類、K均值聚類算法Unsupervised learning

項(xiàng)目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

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(bào)告

優(yōu)秀學(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（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單