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【科研实习机会】人工智能:从机器学习理论基础到现代算法

机器学习算法与自然语言处理 • 6 天前 • 8 次点击  

本次科研机会由卡耐基梅隆大学计算机科学终身教授V.G.导师领衔,为人工智能提供了一个广阔的视角,涵盖了对实现机器人有用的经典搜索及规划方法。首先,课题将介绍构成人工智能算法基石的整数规划和连续优化;


计算机科学、人工智能、机器学习、网络安全、游戏编程等专方向的同学一定要把握住这次学习机会↓


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其次,本次课程是现代机器学习技术,包括助力最新的人工智能应用的深度学习。此外,课题包含了博弈论,多代理网络资源选择模型,以及人工智能中的偏见和不公平问题。除了了解理论基础,我们还将研究现有文献中的现代算法。


• 适用于对计算机科学、人工智能、机器学习等方向感兴趣的学生
• 计划申请海外名校,需要提升申请竞争力的学生
• 对高含金量的学术推荐信有需求的学生
• 希望提前了解意向专业,或转专业申请缺乏相关研究经历的学生
• 希望提前适应国外教学方式,提升学习能力的学生


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项目结束后,你将完成相关的领域的项目大作业,通常为一篇研究计划(Research Proposal)或研究报告(Research Report),还能在批判性思维与团队协作等科研必备能力上得到全面提升,同时将会收获全球TOP30名校导师开具可用于网申的推荐信,为海外留学申请提供有力背书,提升个人竞争力,提高录取几率。


除本课程之外,还有计算机科学方向科研一对一论文项目,海外top30导师一对一指导,n个课题方向随意选择。有兴趣的同学可以看下面海报了解。


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学生在导师的指导下会经历一个完整的科研流程,从定题到文献研究,从研究方法设计到深入的研究分析,以及最终论文产出,科研能力将会得到全方位系统性的提升。同时学术论文的撰写和发表还能够为简历、个人陈述和留学面试提供高含金量背书,有效提高个人申请竞争力。

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