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具備線性代數(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的大學(xué)生及以上人群。

大數(shù)據(jù)，其核心在于其海量規(guī)模、多維度特性以及多樣化的表現(xiàn)形式。面對(duì)如此龐雜的數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法顯得力不從心，難以迅速且高效地達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。而人工智能技術(shù)的引入，尤其是依托機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，展現(xiàn)出了前所未有的靈活性。這項(xiàng)技術(shù)能夠根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行自我優(yōu)化，極大地提升了數(shù)據(jù)處理與運(yùn)算的效率與精確度。 “人工智能”與“大數(shù)據(jù)”的深度融合，正引領(lǐng)著一場(chǎng)前所未有的生活變革，同時(shí)，它也預(yù)示了各研究與發(fā)展領(lǐng)域即將迎來(lái)的重大轉(zhuǎn)型。這一強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的工具，無(wú)疑將成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。

　　一、項(xiàng)目核心課程架構(gòu)

　　該項(xiàng)目由MIT終身教授親自授課，實(shí)行12周課程，項(xiàng)目全稱：人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專題：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與AIGC生成式人工智能理論與實(shí)踐大二及以上組，由9部分課程組成，如下：

　　1、機(jī)器學(xué)習(xí)基石重溫：

　　深入回顧并鞏固PCA(主成分分析)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)核心理論，為后續(xù)學(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與正則化策略解析：

　　深入探討CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的多樣化架構(gòu)設(shè)計(jì)與高效正則化方法，解鎖深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

　　3、自動(dòng)編碼器全譜探索：

　　系統(tǒng)講解并比較多種自動(dòng)編碼器類型，包括但不限于AE(自動(dòng)編碼器)、DAE(去噪自動(dòng)編碼器)、SAE(稀疏自動(dòng)編碼器)及VAE(變分自動(dòng)編碼器)，揭示其在數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

　　4、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)前沿探索：

　　引領(lǐng)學(xué)員進(jìn)入GAN(生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))的神秘世界，理解其工作原理與創(chuàng)新應(yīng)用，激發(fā)對(duì)人工智能創(chuàng)造力的無(wú)限遐想。

　　5、自然語(yǔ)言處理藝術(shù)：

　　剖析自然語(yǔ)言處理的最新技術(shù)與應(yīng)用，從文本分析到語(yǔ)言生成，全面覆蓋NLP領(lǐng)域的核心知識(shí)與前沿趨勢(shì)。

　　6、個(gè)性化科研啟航研討會(huì)I：

　　教授親自參與，與各組學(xué)生深入交流，共同評(píng)估個(gè)性化研究課題的可行性，為學(xué)生明確后續(xù)科研方向提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。

　　7、個(gè)性化科研深化研討會(huì)II：

　　學(xué)生需在本周課前完成程序設(shè)計(jì)原型構(gòu)建及偽代碼編寫，教授依據(jù)各組進(jìn)展實(shí)施個(gè)性化輔導(dǎo)，確保每位學(xué)生都能高質(zhì)量完成終期課題設(shè)計(jì)。

　　8、項(xiàng)目成果璀璨展示：

　　搭建專業(yè)舞臺(tái)，讓學(xué)生自信展示研究成果，通過(guò)精心準(zhǔn)備的Final Presentation，展現(xiàn)學(xué)習(xí)成果與個(gè)人風(fēng)采。

　　9、論文撰寫與成果交付輔導(dǎo)：

　　提供一對(duì)一或小組形式的論文指導(dǎo)服務(wù)，確保學(xué)生掌握學(xué)術(shù)論文撰寫的規(guī)范與技巧，順利交付高質(zhì)量項(xiàng)目成果。

　　二、項(xiàng)目最終收獲

　　在參與人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專題中，學(xué)生將在項(xiàng)目中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法，了解并且掌握Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，自選框架和問(wèn)題，使用Python開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

　　也會(huì)參與個(gè)性化研究課題參考：(1)現(xiàn)有自然語(yǔ)言處理展示模型的挑戰(zhàn)與機(jī)遇;(2)使用條件對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)自動(dòng)生成動(dòng)畫素描;(3)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)內(nèi)容進(jìn)行照片分類

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

1、獲得高質(zhì)量科研項(xiàng)目報(bào)告

2、有機(jī)會(huì)獲得主導(dǎo)師優(yōu)秀推薦信

3、為申請(qǐng)美國(guó)TOP項(xiàng)目提供高質(zhì)量背提

4、有效掌握Python在數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用