集思學(xué)院的「線上學(xué)術(shù)營」數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析研究項目，適合對計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)感興趣，希望跟隨名校導(dǎo)師進行深度科研項目，選擇相關(guān)領(lǐng)域作為未來學(xué)術(shù)研究或方向的大學(xué)生。
一、項目詳情
項目中學(xué)生將掌握統(tǒng)計學(xué)和線性代數(shù)的基本概念，并通過實踐，學(xué)習(xí)如何將數(shù)學(xué)工具應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理中。項目涵蓋的主要理論概念包括：概率分布和貝葉斯決策，矩陣的表示和操作，馬爾科夫鏈和結(jié)構(gòu)化統(tǒng)計關(guān)系，近似推理和簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。
二、適合人群
大學(xué)生
對計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)感興趣，希望跟隨名校導(dǎo)師進行深度科研項目，選擇相關(guān)領(lǐng)域作為未來學(xué)術(shù)研究或方向的學(xué)生。建議具備基本編程能力，具備高中代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、概率論知識
三、項目大綱
概率模型和貝葉斯推斷，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理Introduce probability models and Bayesian inference;install Python,open data files,and preprocessing
數(shù)據(jù)嵌入和馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法的基本原理Introduce the elements of the algorithms in data embedding and Markov Chain Monte Carl
搭建主要工作模塊Build the main working modules of the project
討論不同機器學(xué)習(xí)與AI算法之間的關(guān)系Machine learning and AI algorithms
深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)與AI算法之間的關(guān)系Deep learning,transfer learning and AI algorithms
項目回顧與成果展示Program Review and Presentation
論文輔導(dǎo)Project Deliverables Tutoring
四、時間安排與收獲
7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí)共125課時
學(xué)術(shù)報告
*學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表（可用于申請）
結(jié)業(yè)證書
成績單
集思學(xué)院科研品牌Path Academics通過創(chuàng)新技術(shù)方法和高學(xué)術(shù)道德標(biāo)準(zhǔn)，提供創(chuàng)新教育和跨學(xué)科研究項目，為全球大學(xué)生和優(yōu)秀高中生創(chuàng)造海外高校的教學(xué)環(huán)境。我們致力于通過實際科研學(xué)習(xí)和思考方式培養(yǎng)學(xué)生，并賦予他們能夠在下一階段學(xué)習(xí)中脫穎而出的能力。
