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机器学习与大数据技术的实际应用

课题背景

我们正处在一个日渐由数据驱动的世界,机器运行、科学研究和应用、教育、交通等各方面都离不开其背后数据的支撑。数据科学是一门研究如何由利用数据学习知识,并挖掘有价值数据生成数据产品的学科。数据科学主要有两个内涵:一个是研究数据本身;另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法,称为科学研究的数据方法。


课题内容

本课程针对高中或早期大学生,讲授机器学习和数据科学领域的相关知识,为学生提供相关的数学,统计学和程序设计提供基础,并接触探索计算机视觉或数据分析与可视化的相关知识。课程中,学生将学习python语言,将所学领域的知识运用到实际过程中,解决数据分析和计算机视觉可视化的相关问题。


授课配比

教授课程:

共计16小时。教授讲授学科理论知识,讲解科研论文阅读材料, 探索研究方向,指导项目设置操作。 

TA助教课程:

共计16小时。指导项目操作以及学术论文写作,解答日常学业疑难,升学选课建议。

写作课程:

共计8小时。藤校资深写作导师进行写作辅导。


项目收获

网申推荐说明:

学生在顺利通过课程要求后,根据学生表现和特点,100%收获个性化网申推荐信。

教授评估报告:

根据学生课堂表现、学术能力评估、团队协作等综合考量出具评估报告。

项目结业证书:

由教授签字,证明学生参与的科研项目真实有效性。

小组论文发表:

不同项目将进行分组,组合协作完成一篇论文,(每组3-5名学生)科研组提供论文选题,全程指导学生辅导论文写作修改,直至完成发表EI/CPCI级别国际会议期刊的全文发表(发表周期1-3个月根据小组完成情况)


导师信息


机器学习与大数据技术的实际应用(图1)

Gregory Kesden

卡耐基梅隆大学

终身教授


  • 担任卡内基梅隆大学国际知名编程团队的首席教练,多个区域编程竞赛的总监

  • 担任卡耐基梅隆大学计算机科学的助教项目负责人,计算机科学学院的教育运算的主管,卡耐基梅隆大学研究生项目的副主任

  • 主要研究领域为软件系统,包括分布式系统、网络、云计算、操作系统,以及软件工程和法医计算机科学的某些领域

  • 在计算机科学教育以及竞赛领域获得多个奖项,当中包括:SCS西蒙教学卓越奖,SCS哈伯曼教育服务奖和ACM年度教练奖

  • 曾担任加州大学圣地亚哥分校(USCD)计算机科学与工程研究生课程主任

  • 拥有丰富的教学经验,包括高中课程,入门编程和数据结构以及高级本科生和研究生课程



任职大学

卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University),简称CMU,坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡,是一所拥有13,600名在校学生和1,423名教职及科研人员的世界著名学府,美国25所新常春藤盟校之一。

CMU位列2019福布斯美国大学排行榜第37名;2020U.S. News美国最佳大学排名第25名,包括最佳创新大学第7位,商科全美第5,工程院第6(本科),计算机学院第2。其量化金融项目(MSCF)常年在全美名列前3。2020QS世界大学学科排名中,其计算机与信息系统学排名世界第3,统计与运筹排名第10,数学第27,电子工程排名第24。此外,卡内基梅隆的戏剧学院也享有盛誉,在2016年被《好莱坞报道》评为全美第3。


学习计划

机器学习与大数据技术的实际应用(图2)


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