理工类科研实习——人工智能与数据科学专题

美国留学申请，软背景的提升是不可少的，下面为大家介绍下理工类科研实习——人工智能与数据科学专题：机器学习理论与Python编程实践。

🏫课题名称：

人工智能与数据科学专题：机器学习理论与Python编程实践

📅开课时间：2023-07-22

📚涉及专业：计算机科学、计算机工程、数据科学

👫招生对象：高中生、大学生

🔢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，提交项目个性化研究课题报告，进行成果展示。

适合人群：

✅ 对计算机科学、计算机工程、数据科学感兴趣的学生

✅ 未来希望在计算机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：

机器学习与数据科学概论：学生将在本周了解机器学习和数据科学的基础理论和方法，探讨机器学习和数据科学在业界和学界的最新动态及应用

机器学习基础数学理论：机器学习模型和算法理解需要具备良好的数学逻辑和基础。学生将在本周了解机器学习背后的逻辑和线性代数等必备数学理论

回归理论：回归理论是机器学习的基础理论。线性回归体现了优化、拟合等经典机器学习思想，往往是初学者首先学习的内容。学生将在本周学习常见回归理论

机器学习常见算法：学生将在本周了解KNN、K-means等机器学习常见算法

数据科学和机器学习最佳实践：学生将在本周了解机器学习和数据科学最佳实践指南，从中获益

项目回顾和成果展示

论文辅导

3 课时安排：

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