人类能够从经验中学习,并随着更多的经验和更多的数据,从而更出色地完成自己的任务。其中,有一个重要的问题是:我们是否可以将学习的过程自动化?这正是机器学习科学所要做的。机器学习是允许机器从数据和经验中学习的一项技术,使用这项技术不需要人工手动定义机器的预期行为。在过去的二十年中,机器学习技术在AI领域以及在技术行业中都变得越来越重要。本次项目由南加州大学计算机科学系正教授V.A.领衔将从不同的角度为学生介绍机器学习的理论和实践算法。
对计算机科学、人工智能、机器学习专业感兴趣的同学一定要把握住这次学习机会!
课程内容涵盖了回归、分类和聚类的一些主要模型和算法。该课程使用并假定熟练掌握多变量微积分、线性代数和概率论。该课程不要求有编程经验。
本课程适合
适用对计算机科学、人工智能、机器学习专业等专业感兴趣,有计划申请相关专业的学生
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
你能获得
国外知名院校教授开具可用于网申的推荐信
项目定制产出(根据导师的课程设计而定)
国际英文会议论文发表
计算机领域的发展方向、前沿知识与研究方法
海外教授授课,提前体验海外大学课堂模式
批判性思维与团队协作等科研必备能力的全面提升
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