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項目背景
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是海量的、多維度、多形式的數(shù)據(jù)。所以,在大數(shù)據(jù)面前,以往的數(shù)據(jù)處理方式無法快速、高效的達成既定目標,而人工智能技術(shù)借助機器學習與深度學習算法,更加靈活,并且可以根據(jù)不同的訓練數(shù)據(jù)擁有自優(yōu)化能力,從而使運算量顯著增加。
“人工智能”與“大數(shù)據(jù)”的完美結(jié)合將改變我們的日常生活,也即將成為各領(lǐng)域研究發(fā)展方向的變革工具。
項目旨在介紹常用機器學習和數(shù)據(jù)科學理論,以及當下最受歡迎的Python編程語言,引導學生探討不同的機器學習理論和實際應用,為高階學習打下堅實基礎(chǔ)。
項目介紹
學生將在項目中學習數(shù)據(jù)科學、機器學習的理論和方法,了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學和機器學習中的應用。學生將在項目結(jié)束時,自選框架和問題,使用Python開發(fā)機器學習應用,提交項目報告,進行成果展示。
適合人群
大學生
大學生 對計算機科學、計算機工程、數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)處理、機器學習、深度學習等專業(yè)和課題感興趣,相關(guān)專業(yè)或希望在相關(guān)領(lǐng)域深入學習的學生 具備Python基礎(chǔ)知識,數(shù)學邏輯良好的學生優(yōu)先
導師介紹
卡耐基梅隆大學教授
Jovan導師現(xiàn)任卡耐基梅隆大學電子與計算機工程學院教授,擁有田納西大學電子與計算機工程博士和碩士學位。Jovan導師的研究興趣為數(shù)字仿真、離散時間濾波器、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,在IEEE期刊發(fā)表論文多篇。
任職學校
卡耐基梅隆大學(CMU)始建于1900年,是世界范圍內(nèi)頗負盛名的私立研究型大學,擁有世界歷史最悠久的計算機學院之一,在2019年QS世界大學計算機科學排名中位列第3,2019年U.S.News計算機科學美國排名首位?!敖刂?019年3月,學校的教員和校友中共有20人獲得諾貝爾獎,13人獲得圖靈獎,22人獲評美國藝術(shù)與科學院院士,19人進入美國科學促進會,72人入選美國國家學院?!?
項目大綱
線性代數(shù)、集合、空間、概率與統(tǒng)計數(shù)據(jù)描述
線性與非線性回歸
決策樹
主成分分析
支持向量機
樸素貝葉斯:樸素貝葉斯分類理論
項目回顧和成果展示
論文輔導
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(shù)報告
優(yōu)秀學員獲主導師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