人工智能与数据科学科研项目：机器学习与深度学习模型、生成式对抗网络理论与实践

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

申请数据科学专业什么背景最受名校青睐？

以卡内基梅隆大学为例，申请该校数据科学硕士，需要正规大学本科毕业。申请人要有计算机科学、数学、统计学等相关专业背景，GPA3.0以上，还要提交GRE成绩。语言方面，托福不低于100分。雅思7.0分。

机构针对想申请数据科学/计算机科学/机器学习等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！

🏫课题名称：人工智能与数据科学专题：机器学习与深度学习模型、生成式对抗网络理论与实践

📅开课时间：2023-10-14

📚涉及专业：数据科学、计算机科学、机器学习

👫招生对象：大学生及以上

🔢班级人数：15人左右

授课教授：麻省理工学院终身教授

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、宇宙物理等，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。

 

导师部分简历

导师部分论作

科研要点：

学生将在项目中学习数据科学、机器学习的理论和方法，了解并且掌握Python在数据科学和机器学习中的应用。学生将在项目结束时，自选框架和问题，使用Python开发机器学习应用，提交项目报告，进行成果展示。

个性化研究课题参考：现有自然语言处理展示模型的挑战与机遇、使用条件对抗网络（CGAN）自动生成动画素描、使用卷积神经网络针对内容进行照片分类。

适合人群：

✅ 对数据科学、计算机科学、机器学习感兴趣的学生

✅ 未来希望在数据科学专业发展的学生

✅ 想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

✅ 有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生

✅ 希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生

项目安排：

1 项目周期：

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时

2 课题大纲：

• PCA、神经网络等机器学习内容回顾
• 卷积神经网络结构与正则化方法
• 自动编码器
• 生成式对抗网络
• 自然语言处理
• 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

3 课时安排：

需要详细课程表的同学，欢迎微信联系学术顾问老师。

项目产出：

● 推荐信

科研项目推荐信

优秀学员可获名校教授EDU推荐信

● 论文发表

论文写作和发表辅导：

EI/CPCI等同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）

参加国际学术会议（鼓励学生实地或远程）

● 科研项目材料

科研结业证书

学术报告

教授评价表/信

助力申请：

参加科研项目之前：履历上没有深度经历

🈶科研项目之后：丰富履历，提高升学、求职成功概率参加科研项目之前：申请文书陈词滥调

🈶科研项目之后：积累高含金量文书素材，打造个性化申请故事，展现背景软实力

参加科研项目之前：适应不了名校学习节奏

🈶科研项目之后：夯实基础，以丰富的经验和前沿的思维快人一步

机构就业方向

由于数据科学的应用性强，目前除了互联网行业外，电信、能源、金融、医疗等传统行业也十分看重数据分析的解决方案，甚至环境、城市规划、文化遗产保护等行业也有数据科学的应用，因此该专业的学生毕业后就业方向相当广。

院校排名机构

1. 麻省理工学院 United States

2. 卡内基梅隆大学 United States

3. 斯坦福大学 United States

4. 加州大学伯克利分校 United States

5. 牛津大学 United Kingdom

6. 新加坡国立大学 Singapore

7. 剑桥大学 United Kingdom

8. 哈佛大学 United States

9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland