课题名称
=大数据分析与预测=项目背景数据科学倚赖海量数据，是基于统计、编程、知识领域，对数据进行发现、处理，从中提取有用信息，得出有效结论或者做出预测的一系列技能和技术，与金融商业结合孕育了商业分析，与机械结合推动了自动化，在人工智能领域则衍生出计算机视觉、自然语言处理、语音识别、知识图谱等主要分支。
深度学习作为人工智能应用于数据科学庞杂数据处理的多层神经网络机器学习技术，是对数据科学的重要补充，更是未来各层级各产业场景应用与发展的强力推动。项目聚焦深度学习的核心理论方法和前沿方向。
项目介绍学生将学习机器学习中基本的数学理论知识；掌握经典机器学习的理论应用；了解DNN、CNN和RNN的概念与应用；学习深度学习算法中的正则化知识和模型训练；初步了解深度学习高阶应用，以便能在日后走出去并实施自己的深度学习模型。学生将基于给定的数据，编写一个完整程序，完成对自己创建的深度学习模型的训练和测试。以将基础知识应用于有趣的相关实践问题，进一步强化与完善学生专业技能。适合人群●高中生、大学生
●未来希望修读计算机科学、计算机工程、数据科学、数据处理、机器学习等专业的学生；有Python知识的学生优先
导师介绍=Pavlos项目主任=Pavlos导师现任哈佛大学应用计算科学研究所（IACS）项目主任，负责把控计算机科学、工程与数据科学专业的研究生培养方案与课程体系，教授数据科学核心课程。
研究方向：Pavlos导师曾在宾夕法尼亚大学担任国家可扩展集群项目（NSCP）副主任，这是在网格模型上进行大规模分布式计算的最初尝试之一。其研究课题涵盖机器学习和数据科学的诸多领域，尤其集中在分类、概率图形建模和时间序列分析方向。
任职学校哈佛大学（HarvardUniversity）始建于年，是一所享誉世界的私立研究型大学，也是常春藤盟校成员。哈佛大学在学术界享有崇高的地位，并且在世界范围内具有广泛的社会影响力。哈佛大学孕育了8位美国总统，位诺贝尔奖获得者（世界第一）和18位菲尔兹奖得主（世界第一），连续三年U.S.News世界大学排名中位列第一，年QS世界大学计算机科学专业排名位列第六。项目大纲●数据模型设计
●数据整理、清洗与采样
●数据结构设计
●数据假设与分析
●数据可视化
●数据分类与拟合
●决策树与随机森林
●人工智能网络
●项目回顾与成果展示
●论文辅导与投递
时间与地点安排4周线下集中面授小组科研+5周在线论文辅导，共计课时（如遇不可抗力无法进行线下面授则默认转为同等学时密集线上科研）开课时间：.7.17开课项目地点：上海项目收获●经主导师评定的个性化学术评估报告及成绩单●主导师ReferenceLetter●结业证书●EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）●优秀学员进入世界前沿实验室、研究机构和行业领先公司担任长期科研助理，参与深度研究项目费用：请咨询BG学术顾问更多科研项目，尽在BG小程序
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数据科学倚赖海量数据，是基于统计、编程、知识领域，对数据进行发现、处理，从中提取有用信息，得出有效结论或者做出预测的一系列技能和技术。?T?H?E???E?N?D?预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇