招生状态：招生中
课时安排：1周在线科研+14天面授科研+5周在线论文指导
适合人群
本科阶段就读于：美国Top50/英国Top10/国内世界一流大学建设高校A类（原985高校），参考学校列表：
https://shimo.im/docx/VYt6PXphKchpQ6jv/ 《菁英班学生院校列表-大学》
数据科学、计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习等专业或希望修读相关专业的学生
需要具备大学微积分、线性代数、概率论与数理统计基础、熟练掌握Python编程并修读过数据结构相关课程，并有过机器学习算法开发经验
建议选修: Python编程与数据处理
GPA：3.5
托福：90，雅思：6.5
项目收获
1. 1周在线小组科研学习+14天线下面授科研+5周在线论文指导
2. 项目报告
3. 优秀学员获主导师Reference Letter
4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
5. 结业证书
6. 成绩单
项目介绍
项目中，教授将具体介绍ML和AI中的生成方法。从逻辑回归模型开始，首先介绍神经网络的概念，随后深入研究深度学习模型的训练和测试方法。然后将介绍卷积神经网络并讨论包括自动编码器和生成对抗网络内的生成方法。最后，将讨论顺序建模框架及其在自然语言处理和强化学习中的应用。
学生将在项目结束时，自选开发框架，使用Python语言开发深度学习应用，提交项目报告，进行成果展示。
项目大纲
神经网络与计算数学、统计学优化方法卷积神经网络结构与应用生成式模型与计算机视觉
序列模型与自然语言处理
强化学习
学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性，帮助学生明晰后续科研思路
学术研讨2：学生将在本周课前完成程序设计原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出
项目成果展示
论文指导
导师介绍
Mark麻省理工学院（MIT）终身教授
Mark导师现任麻省理工学院（MIT）终身教授，曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖、国际最具声望的博士后奖励Hubble Fellow，并在多个年份获得Web of Science高被引学者称号。
Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、天体物理，善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟，训练机器学习和深度学习模型，借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据。
