集思學院的「線上科研項目」深度強化學習與圖神經網絡研究，適合計算機科學、人工智能、數據科學、電子與計算機工程等專業，軟件工程、自動化等相關專業或者希望掌握強化學習的學生。
一、項目詳情
本課程讓學生通過項目了解如何開發基于強化學習的生產力軟件，在結束時提交項目個性化研究課題報告，進行成果展示。
二、適合人群
大學生
計算機科學、人工智能、數據科學、電子與計算機工程等專業，軟件工程、自動化等相關專業或者希望掌握強化學習的學生；對人工智能、大數據以及交叉學科和方向感興趣的學生；學生需要具備微積分及線性代數基礎，至少有一門編程語言的機器學習算法實現經歷。
三、項目大綱
強化學習：項目將在本周聚焦遺傳算法和強化學習框架。Introduction to reinforcement learning
環境：強化學習由智能體和環境兩部分構成。項目將在本周探討離策略、無模型強化學習算法Q-learning、行動者-批評（actor-critic；AC）模型、馬爾可夫決策過程等。Environment
優化：項目將在本周深入學習強化學習與優化控制。Optimization
集成與控制Integration and Control
集成：項目將在本周進一步探討圖神經網絡（graph neural networks;GNN）、自動機器學習（Auto ML）等。Integration
項目回顧與成果展示Program Review and Presentation
論文輔導Project Deliverables Tutoring
四、時間安排與收獲
7周在線小組科研學習+5周論文輔導學習共125課時
學術報告
*學員獲主導師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表（可用于申請）
結業證書
成績單
集思學院是一家專業的背景提升平臺，集思學院科研品牌Path Academics通過創新技術方法和高學術道德標準，提供創新教育和跨學科研究項目，為全球大學生和優秀高中生創造海外高校的教學環境。我們致力于通過實際科研學習和思考方式培養學生，并賦予他們能夠在下一階段學習中脫穎而出的能力。
