藤校科研终身教授项目|机器学习与大数据技术的实际应用

   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，每周2节课，每节课2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，每周2节课，每节课2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，每周1节课，每节课2小时。藤校资深写作导师每周一次为期2小时的写作辅导。

   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

   GregoryKesden

   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

  授课时间：2020.07.26-2020.08.19

   授课形式：远程直播式授课

   如果想直接报名或者有其它信息需要咨询，可以直接点击页面的咨询框，会有专业的老师为你解答哦！或者持续关注http://beijing.gedu.org会有更多更新鲜的资讯推送。

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