项目导师
Victor Adamchik
南加州大学计算机科学系终身教授
(1)曾任美国国家科学研究所计算机通信分部项目首席研究员
(2)USC工程领事、教师绩效评估委员会成员
(3)荣获Herbert Simon计算机科学卓越教学奖 独立开发高级编程实务(Java)课程
(4)《数学分析与应用杂志》、《积分变换和特殊函数》、《计算与应用数学杂志》等期刊同行审查委员会高级成员
查看教授简历
你将获得
网申推荐信
项目的学生将 100% 得到网申推荐信 ( 前提为不出现早退 / 逃课等情况，严格完成课程及论文 )。 推荐信内容将根据学生实际表现出具。在项目结束后，推荐信将随成绩单一同发放。如学生表现不理想，推荐信没有正面评价，学生则自行选择是否提交。一般而言，只要推荐信内容在中性以上，我们均鼓励学生提交，因为网申推荐信将大幅提升学生申请背景的可信度和学术履历的完整程度。学生将通过美国大学网申系统提交教授个人邮箱，由教授亲自向美国 大学提交推荐信。
论文发表
学生在完成项目后将由教授指导一篇结业论文，论文100% 发表国际高端学术期刊（保证国内知网 /Doi 检索收录，如需发表 EI,SCI 级别的国际核心期刊，可能涉及到额外费用）。科研项目的学员完成论文的，将以小组为单位发表论文（项目方承担3-5人以小组为单位，在规定版面内的论文发表费用。除此在，额外产生的费用需学生方面自行承担）。自论文提交至相应出版社后，90 个工作日内确保见刊，并在 3-5 个月内上检索系统。但以下两种情况除外：一是有单独发表论文需求的学员，需额外缴纳审校费用；二是同组全部其他学员共同反对该学员加入作者名单，并经核查该学员确实未能完成基本工作的。
项目成绩单
项目将为学生开具成绩单，其中包括符合 College Board 对于 Credit Based 课程要求的教授署名的 Syllabus，以及由官方开具并由名校终身 / 系主任级别教授亲自签发的成绩证明。
学术评估报告
项目将由名校终身 / 系主任级别教授为学生亲笔签署对于学生的学术评估。该评估包含学生“主动性”“批判性”“沟通能力”“学术背景”四个主要受到美国高校关注的背景评估，由著名学者为美国高校录取提供真实可靠的参考意见。
课程背景
你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统？你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件？你是否订阅Netflix，并通过其精确的推荐系统来发现新电影呢？如果你符合以上任何一条，那么恭喜你，你已经很好地用到了机器学习！ 机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。本课程将带领学生们了解各种各样的学习算法，培养应用学习算法解决实际问题的技能和如何执行学习算法的评估和模型选择。
课题内容
课程从不同的角度深入介绍机器学习的理论和实际算法。它涵盖了一些主要的模型和算法的回归，分类，聚类和马尔科夫决策过程。主题包括线性和逻辑回归、正则化、概率(贝叶斯)推理、支持向量机和核方法、神经网络、聚类和降维。本课程使用Python编程语言，并假设您熟悉线性代数、概率论和多元微积分。本课程的目的是让学生在方法学、技术、数学和算法方面有一个全面的基础，这些都是目前将机器学习应用于各种应用程序的人所需要的。
授课模式
课时安排
10周在线小组科研（总计72课时）
* 课时包含：导师课程36课时+助教课程30课时+写作课程6课时
精英小班
师生比1：4。论文小组每组不超过五人。
免费科研先修课
课程安排：2小时/次，包括1.5小时授课以及30分钟答疑。根据专业和项目不同，先修课安排1-8节不等。
报名与授课信息
- 适宜阶段
- 高中生、本科生
- 适宜专业
- 修读计算机、（电子）电气工程、信息工程等专业，以及未来希望在机器学习、算法、编程、数据分析等领域从业的学生
- 所需基础
- 具备较高水平的数学能力，熟悉线性/矩阵代数、概率论和多元微积分；了解Python语言的学生优先；建议学生提前掌握算法设计与数据结构
- 授课时间
- 近期开课，具体时间请预约咨询确认
- 项目周期
- 10周
- 授课地点
- 线上
* 该项目每年定期开展，请点击底部按钮预约咨询
服务流程
01 预约咨询
点击【预约咨询】按钮，预约项目中方助理咨询相关问题。
02 项目报名
咨询确认符合项目内容及报名要求，根据指导完成报名。
03 开始项目
正式进入项目学习。
费用说明
无中间费用
最近一期开班，报名即将截止，费用是否会调整？立即预约咨询了解。
