方向：理工
专业：人工智能
适合人群：计算机科学,电子与计算机科学,软件工程,机器学习,通信工程,计算机工程,数据科学,深度学习,人工智能,数据工程,数字媒体,数字技术,计算机视觉
是否可以加论文：是
项目时长及形式：英文
产出：
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时
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（可用于申请）
结业证书
成绩单
项目介绍：
项目将带领学生学习监督学习、无监督学习、KNN邻近分类算法、决策树、信息熵与基尼指数、装袋法、随机森林、线性回归、逻辑回归、岭回归、套索回归、主成分分析、聚类、K均值算法等机器学习原理与经典算法。学生将在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
社交情绪挖掘机器学习算法设计
寻找安然破产事件关键人物：员工关系建模
利用神经网络训练笔记阅读模型以分类MNIST手写体数字
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