人工智能、機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的基礎應用實訓

人工智能/數(shù)據(jù)科學/商業(yè)分析

課題背景

機器學習就是基于一些高度復雜的算法和技術，在一個非生命的物體、機器或系統(tǒng)中構建人類行為。機器學習在生活中的應 用很多，例如機器人根據(jù)搜尋自身環(huán)境的經(jīng)驗數(shù)據(jù)提供更好的導航服務，機器人根據(jù)目標病人的歷史健康記錄預測出哪種療 法治療某種疾病最有效，以及語音識別系統(tǒng)運用以往聽你說話的經(jīng)驗更好地理解你的指令內(nèi)容。

課題內(nèi)容

機器學習是計算機科學以及信號信息領域中重要的熱點研究領域。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展，機器學習在多個 領域（數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、視頻技術、音頻技術、智能機器人技術等）成為關鍵核心和職稱技術。本課程講授機器 學習和數(shù)據(jù)分析的相關基礎理論、主流機器學習思想和方法，旨在讓大家深入了解從事機器學習以及相關學科應用的研 究人員目前需要學習的方法、技術、數(shù)學和算法，為開展相關領域的技術開發(fā)和科學研究奠定基礎。

適合人群

 對計算機、數(shù)據(jù)分析、機器學習專業(yè)感興趣的高中生，本科生 修讀數(shù)學、計算機、信息科學等專業(yè)，以及未來希望在大數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析、計算機算法等領域從業(yè)的學生 具備微積分、線性代數(shù)、以及計算機編程基礎的學生優(yōu)先

教授介紹

Pradeep Ravikumar卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院機器學習系終身教授

1)卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院機器學習系招聘委員會主席

2)卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院機器學習組基金會負責人

3)《機器學習》雜志的編輯委員會核心成員

4)第十六屆人工智能和數(shù)據(jù)統(tǒng)計國際會議項目主席

5)曾獲得美國國家科學基金會（NSF）頒發(fā)的事業(yè)獎

6)發(fā)表核心期刊論文145 篇，論文引用次數(shù)13189，i10指數(shù)97

課程安排與收獲

10周在線小組科研（總計72課時）網(wǎng)申推薦信學術評估報告項目成績單論文成果

* 課時包含：導師課程36課時+助教課程30課時+寫作課程6課時，不包含先修課課時
* 完成研究后滿足學術條件和教授要求可獲得推薦信，教授將嚴格按照學生實際表現(xiàn)對學生進行客觀評價。