方向：理工
专业：人工智能
适合人群：计算机科学,机器学习,数据科学,数据分析,数据结构与算法,深度学习,人工智能
是否可以加论文：是
项目时长及形式：英文
产出：
4周在线小组科研学习+2周论文辅导学习 共125课时
学术报告
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：
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，将使用机器学习或深度学习中的各种工具给出和分析样本数据,以及用Python及其中的深度学习框架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 and deep 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 and deep learning frameworks in it.
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