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想要在人生的舞台发光,就不要止步于平凡过往;世界很广阔,路很漫长,我们需要用双脚去丈量。想要去往顶端的学术殿堂,就不要让薄弱拘禁了梦想;与优秀的人接触,思想碰撞,增强背景实力,扬帆起航!

机会来了!!!

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| 课题导师


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| 任职大学


卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)是一所位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡的研究型私立大学。在 2018 年泰晤士高等教育世界大学排行榜中,卡内基梅隆大学排名世界第 20 位。在 USNews 发布的排行榜中, 学校排名全美第 25 位,其中计算机科学排名全美第一位。截止 2018 年 10 月,学校的教员和校友中共有 20 人获得诺 贝尔奖,12 人获得图灵奖,22 人获评美国艺术与科学院院士,19 人进入美国科学促进会,72 人入选美国国家学院。


一、课题背景


机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术,在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。机器学习在生活中的应 用很多,例如机器人根据搜寻自身环境的经验数据提供更好的导航服务,机器人根据目标病人的历史健康记录预测出哪种疗 法治疗某种疾病最有效,以及语音识别系统运用以往听你说话的经验更好地理解你的指令内容。


二、课题内容


机器学习是计算机科学以及信号信息领域中重要的热点研究领域。随着互联网、物联网等的快速发展,机器学习在多个 领域(数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术等)成为关键核心和职称技术

本课程讲授机器 学习和数据分析的相关基础理论、主流机器学习思想和方法,旨在让大家深入了解从事机器学习以及相关学科应用的研 究人员目前需要学习的方法、技术、数学和算法,为开展相关领域的技术开发和科学研究奠定基础。


三、科研目标


1.在数据分析和机器学习的基础知识上有扎实的背景。

2.了解如何分析给定的数据集,并使用机器学习技术预测未来的结果。

3.从事研究项目并撰写报告。


四、适合人群


1、对计算机、数据分析、机器学习专业感兴趣的高中生,本科生。

2、修读数学、计算机、信息科学等专业,以及未来希望在大数据分析、商业分析、计算机算法等领域从业的学生。

3、具备微积分、线性代数、以及计算机编程基础的学生优先。


五、个人评价


将根据以下标准对学生进行评估:

课堂参与将占30%的权重,包括在课堂上提问,回答教授提出的问题以及听课的整体能力。期末考试占70%的权重,所有学生都将被要求出具一份报告,该报告的评估基于以下几个方面:所完成工作的总体质量,对研究主题的理解证明以及英语写作水平。


六、研究项目


所有学生都必须从事以下三个主题之一的研究项目:

1、探索性数据分析和数据可视化。

2、数据聚类和分组。

3、使用决策树进行预测。


七、课题的详细描述


人们能够从经验中学习,并通过更多的经验和更多的数据来更好地完成自己的任务。一个重要的问题是我们是否可以使学习过程自动化?这正是机器学习科学旨在实现的目标。

这种机器学习科学也推动了大多数主要技术公司的应用,从搜索引擎到社交网络,再到我们可能喜欢的推荐产品。本课程将简要介绍机器学习和数据分析的主题,并介绍一些关键方法和这些方法的基础。


八、收获成果


  • 教授签字的成绩单;

  • 教授纸质评估推荐信(学生认真完成课程、保证出勤率和最终的研究报告报告或论文作业,无抄袭及学术造假,教授根据学生实际情况出具);

  • 教授网申推荐信(学生决定是否使用并提交);

  • 论文(100%协助发表,绝大比例可以发表国家级以上期刊)。


2021-03-30
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