计算机与数据科学科研专题:机器学习中的数据挖掘、推断与预测

计算机科学(Computer Science,简称为 CS),是研究计算机系统结构、程序系统、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。它是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科,范围涉及从抽象的算法分析、形式化语法等,到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。

申请计算机科学专业什么背景最受名校青睐?

美国计算机科学专业非常看重GPA,最低要求是3.0。从往年录取数据来看,计算机科学专业排名TOP20的学校,平均录取GPA大都在3.5以上,部分学校如伯克利,斯坦福,卡耐基梅隆大学需要学生达到3.7以上的GPA。如果申请人本身条件一般,GPA稍微差一点,可以考虑选一些排名稍后点的学校来进行保底。

机构针对想申请计算机科学/数据科学/软件工程等热门专业的同学,专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目,参与研究前沿课题让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验,还可以积累一段言之有物的实战经历,增强名校申请竞争力!

?课题称:计算机与数据科学专题:机器学习中的数据挖掘、推断与预测

?项目开始时间:2023-07-14

?涉及专业:计算机科学、数据科学、软件工程

?招生对象:高中生、大学生

?项目地点:上海

授课教授:中国科学院大学研究员

中国科学院大学研究员。

科研要点:本课程旨在培养学生理论联系实际的能力,在对机器学习相关算法理论讲解的基础上,通过相关案例的实验操作,使抽象的算法理论具体化,从而加深学生对机器学习算法的感性认识,提高学生对算法理论的理解和应用能力。

适合人群:

✅ 计算机科学、数据科学、软件工程感兴趣的学生

希望在计算机科学专业发展的学生

✅ 想要学习论文写作,锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

有意愿从事科研实践,产出学术科研报告和论文成果的学生

✅ 希望在该领域深入研究,培养学术思维,提升学术背景软实力的学生

项目安排:

项目周期:

6周120课时线上录播课与直播答疑先导课+1周线上教授核心课+1周线下实地研讨+2周线上产业导师课+4次线上直播论文答疑课模式

课题大纲:

理论基础课绪论:(1)人工智能与机器学习开发(2)与数据挖掘的区别与联系机器学习基本思想与原理:(1)机器学习算法的性能评价(2)机器学习算法的一般流程

理论基础课无监督的机器学习算法:(1)无监督学习之聚类、算法与用例(2)无监督学习之降维、算法与用例有监督的机器学习算法:(1)监督学习之分类、算法与用例(2)监督学习之回归、算法与用例

理论基础课python编程技术:编写、调试机器学习算法

研究方法课学术研究:学术研究基础知识,包括文献检索阅读、数据分析方法工具、研究思路框架整理主题讨论课:人工神经网络:了解神经网络的由来,理解神经网络的工作流程,动手搭建多层神经网络选题指导课:选题指导:对学员选题及研究方向进行指导

主题讨论课:支持向量机:(1)支持向量机简介(2)寻找最大间隔(3)序列最小优化(4)核函数及其应用论文写作 1(综述型论文):(1)综述型论文意义(2)综述型论文写作要点选题指导课:选题指导:对学员选题及研究方向进行指导

主题讨论课:数据挖掘:(1)初始数据挖掘(2)数据预处理(3)数据挖掘基础算法(4)数据建模论文写作 2(研究型论文):研究型论文写作要点选题指导课:选题指导:对学员选题及研究方向进行指导

课程答辩课题研究报告汇报:学生对课题研究报告进行答辩汇报,导师进行点评

3课时安排:

想要申请美国计算机科学专业?那么你的GPA需要...... | 中国科学院大学研究员科研项目

需要详细课程表的同学,欢迎微信联系学术顾问老师。

项目产出:

● 推荐信

教授评级A及以上的学生可获得教授推荐信

● 论文发表

论文写作指导&CNKI/Google Scholar国际期刊或CPCI/EI(CA)/Scopus/Inspec一作论文辅助投递

● 科研项目材料

课题研究计划书(RP)

产业项目方案

项目结业证书

学术评估报告

助力申请:

参加科研项目之前:履历上没有深度经历

?科研项目之后:丰富履历,提高升学、求职成功概率

参加科研项目之前:申请文书陈词滥调

?科研项目之后:积累高含金量文书素材,打造个性化申请故事,展现背景软实力

参加科研项目之前:适应不了名校学习节奏

?科研项目之后:夯实基础,以丰富的经验和前沿的思维快人一步

机构就业方向

计算机科学就业前景广阔,毕业生可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。大部分毕业生主要从事计算机软件和互联网相关的工作,如后端开发、前端开发、程序设计、算法、软件工程、硬件工程、移动开发、测试等岗位。

院校排名机构

1. 麻省理工学院 United States

2. 卡内基梅隆大学 United States

3. 斯坦福大学 United States

4. 加州大学伯克利分校 United States

5. 牛津大学 United Kingdom

6. 新加坡国立大学 Singapore

7. 剑桥大学 United Kingdom 

8. 哈佛大学 United States

9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland 

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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