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CMU导师：机器学习与数据科学【高中组】 |
| 项目安排 Program Arrangement |
开课时间 (Starting Date): 2022-01-29 课时安排 (Duration): 7周在线小组科研+5周论文指导 |
| 适合人群 Prerequisites |
适合年级 (Grade): 高中生 适合专业 (Major): 对计算机科学、数据科学、人工智能、机器学习专业感兴趣的学生。 学生需要具备微积分及线性代数基础，至少会熟练使用一门编程语言，修读过算法与数据结构的申请者优先 |
| 项目收获 Program Outcome |
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时+不限时论文指导 学术报告 优秀学员获主导师Reference Letter 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） 结业证书 成绩单 |
| 项目背景 Program Background |
| 大数据的价值体现主要集中在数据的转向以及数据的信息处理能力等等。在产业发展的今天，大数据时代的到来，对数据的转换，数据的处理数据的存储等带来了更好的技术支持，产业升级和新产业诞生形成了一种推动力量，让大数据能够针对可发现事物的程序进行自动规划，实现人类用户以计算机信息之间的协调。项目也将围绕着数据预测性分析与分类的核心技术—机器学习展开。 |
| 项目介绍 Program Description |
本项目将带领学生详细了解机器学习的主要方法和当前的研究方向，涵盖机器学习中的不同算法的分析与对比。项目在讨论至今仍有效的如决策树的经典算法外，还将讨论以深度学习为例的改变了机器学习领域的新技术。学生还将接触到现实世界中的问题，在这些问题中，将使用机器学习中的各种工具给出和分析样本数据,以及用Python实现所学算法的实践。Students will be exposed to real-world problems where sample data will be given and analyzed using a variety of tools from machine learning. Each meeting will include a practical problem, a theory relevant to the problem which will involve some mathematical concepts, and hands on where implementation of algorithms learned will be implemented in Python. 个性化研究课题参考 Suggested Research Fields 欺骗性、重复性的广告检测算法研究 Research on Deceptive and Duplicate Advertisement Detection Algorithms 针对用户搜索记录的酒店推荐算法 Recommendation System for Hotel Reservations Based on the User’s search History 根据网约车当前运行轨迹，预测本次行程时间的算法开发 Predict the total travel time of taxi trips based on their initial partial trajectories 预测土壤的物理化学成分 Predict physical and chemical properties of soil using spectral measurements |
| 导师介绍 Instructor Introduction |
Professor Shlomo worked at ICASE (Institute for Computer Application in Science and Engineering), which was at NASA Langley Research Center. The instructor was a senior scientist at the Weizmann Institute for a few years. From 1994, Shlomo became a Professor at Carnegie Mellon University. His research interests include solving fluid dynamics equations and dealing with large-scale optimization related problems. Shlomo教授任卡耐基梅隆大学（CMU）终身正教授，他曾在魏茨曼科学研究所(Weizmann Institute of Science)攻读博士学位。之后移居美国，并在位于美国宇航局兰利研究中心的ICASE(科学与工程计算机应用研究所)工作。教授从1994年任职于卡内基梅隆大学，研究方向包括解决流体动力学方程和处理大规模优化的相关问题。 |
| 任职学校 University/College |
| 卡耐基梅隆大学（CMU）始建于1900年，是世界范围内颇负盛名的私立研究型大学，拥有世界历史最悠久的计算机学院之一，在2020年QS世界大学计算机科学排名中位列第3，2020年U.S.News计算机科学美国排名第二位。“截至2019年3月，学校的教员和校友中共有20人获得诺贝尔奖，13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。” |
| 项目大纲 Program Outline |
数据分析核心数学工具：概率论与统计 Review of Probability and Statistics 监督式机器学习 Supervised Machine Learning 非监督式机器学习Unsupervised Machine Learning 深度学习 Introduction to Deep Learning 项目回顾与成果展示 Program review and presentation 论文辅导 Project deliverable tutoring |
| 其他信息 Additional Information |
| 课程大纲Syllabus 点击查看 |
| 导师简历Instructor Resume 点击查看 |
| 导师论作Instructor Research Essay 点击查看 |
| 国际会刊收录展示Sample Publications 点击查看 |
| 阅读材料1Reading1 点击查看 |
| 阅读材料2Reading2 点击查看 |
| 课时安排说明Program Arrangement 点击查看 |
| 项目时间安排Tentative Schedule 点击查看 |
