开课时间：2026-10-10
6周线上直播+6周论文辅导+6次产学研导师课
难度★★★☆☆
10封教授网申推荐信+1篇英文会议论文辅导+1封产学研导师推荐信+产学研方案+国际NGO岗位实习内推机会
导师介绍
G.G.
佐治亚理工学院数学系终身正教授
·麻省理工数学学院博士
·阿根廷布宜诺斯艾利斯大学数学硕士
·佐治亚理工动力系统和非线性研究中心主任
·加州理工学院应用数学博后研究员及应用数学学院荣誉讲师
·喜欢将数学应用可用于其他科学领域的数学，例如计算生物学、机器学习以及数学与物理的交叉领域。机器学习是他的专业领域之一
·曾在2019年访问北京理工大学数学与统计学院，就高等数学、线性代数、概率论与数理统计等公共数学类课程的双一流对标建设展开研讨与交流
产学研导师
计算机领域顶尖技术专家
·前阿里达摩院高级人工智能训练师
·深耕AI大模型、机器学习、智能数据分析等多个核心板块
·多次在国际技术顶会分享AI赋能各行业的核心成果与实践方法论
·精通数据科学建模、AI算法落地、行业场景AI赋能等关键能力
课程简介
人工智能和机器学习的应用数量正在以非常快的速度增长。医学、工程、想象分类、体育分析、药物发现、垃圾邮件分类器都是使用机器学习的几个例子。无论在哪个领域，精通这门学科都是在工作中具有竞争力的必要条件。在这9个小时的课程中，学生将获得对监督学习的深刻理解，这是最常用的机器学习类型。学生还将学习和使用编程语言创建机器学习模型(人工神经网络，逻辑回归和线性回归)使用真实世界的数据集。将为学生提供会议以外的学习材料。这些材料将包括视频、代码、笔记和真实世界的数据集。学生可以带着问题来参加会议。根据学生在课程中获得的知识和讲师的指导，学生将使用实际数据集在Python中创建一个机器学习模型，并将在最后一次会议上用5到10分钟的时间进行演示。
课程要点
·引入-Introduction
·模型参数-Model Parameters
·编程-Programming
·Python创建模型-CreatingModels with Python
·现实世界的例子-Real-World Examples
·最终展示-Presentation
适用学生
适用于对人工智能、机器学习、算法与数据结构、大数据技术、深度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
项目收获
15周课程：3周顶尖名校教授课+6周经典论文教学+6周产学研导师授课的上课体验
技能学习：熟练掌握论文框架、技巧、相关知识等内容
推荐信：10封顶尖名校教授ReferenceLetter
论文投稿：EI/CPCI/Scopus/EBSCO或同等级别国际会议全文投递与发表指导
课程证明：来自顶尖名校教授签发的项目证明
产学研项目证明及推荐信：由香港学术交流及创新中心*官方背书的项目证明，及1封PDF名企产学研导师签发的推荐信
*香港学术交流及创新中心(HKREIC)由香港城市大学教授发起，香港大学、香港科技大学、香港中文大学教授参与，国家及地方政府相关产学研基金、北京大学创业训练营、中国科学院人才交流开发中心等多家顶尖学术机构联合参与，定位为融合政府、学术界、产业界与非营利机构的跨界协作平台。由该平台背书的证书具有较高的权威性和辨识度，在学生后续的推免综合评价中作为科研创新成果认定时，也更具说服力，相较于普通课程证书含金量更高
