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  • 机器学习与数据科学


    适合人群:

    计算机科学、计算机工程数据科学、数据处理、机器学习、深度学习等专业大学生





    01、项目背景 Program Background
    大数据的本质是海量的、多维度、多形式的数据。所以,在大数据面前,以往的数据处理方式无法快速、高效的达成既定目标,而人工智能技术借助机器学习与深度学习算法,更加灵活,并且可以根据不同的训练数据拥有自优化能力,从而使运算量显著增加。
    “人工智能”与“大数据”的完美结合将改变我们的日常生活,也即将成为各领域研究发展方向的变革工具。
    项目旨在介绍常用机器学习和数据科学理论,以及当下最受欢迎的Python编程语言,引导学生探讨不同的机器学习理论和实际应用,为高阶学习打下坚实基础。


    02、项目介绍 Program Description

    学生将在项目中学习数据科学、机器学习的理论和方法,了解并且掌握Python在数据科学和机器学习中的应用。学生将在项目结束时,自选框架和问题,使用Python开发机器学习应用,提交项目报告,进行成果展示。


    03、适合人群 Targeting Students

    大学生/研究生
    大学生 对计算机科学、计算机工程、数据科学、数据处理、机器学习、深度学习等专业和课题感兴趣,相关专业或希望在相关领域深入学习的学生 具备Python基础知识,数学逻辑良好的学生优先


    04、项目大纲 Syllabus

    • 常见机器学习方法:学生将了解机器学习和数据科学的基础理论和方法,探讨机器学习和数据科学在业界和学界的最新动态及应用
    • Scikit-Learn:Scikit-Learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块,包含众多顶级机器学习算法,主要有六大基本功能,分别是分类、回归、聚类、数据将维、模型选择和数据预处理,学生将了解Scikit-Learn的基础架构与应用
    • Tensorflow:是一个基于数据流编程的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现,学生将了解Tensorflow的基础架构与应用
    • PyTorch:PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序,学生将了解Pytorch的基础架构与应用
    • Hadoop:Hadoop是一个分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,学生将了解Hadoop的基础架构与应用
    • 项目回顾和成果展示
    • 论文辅导和发表


    05、时间安排与收获 Schedule and Outcome

    • 7周在线小组科研学习+3周论文辅导学习 共计44课时
    • Research Essay或科研报告
    • 主导师推荐信
    • EI/CPCI/Scopus索引国际会议摘要收录与发表(可用于申请)
    • 结业证书
    • 学术评估报告及成绩单




  • 综合化学:分子世界与有机化学


    适合人群:

    申请目标专业为纳米材料、材料学、化学、生物、环境等方向的学生。





    课程简介:

    该课程包括对一般化学中一些基本原理的理论和数学处理。第一个重点是培养学生解决问题的能力 - 使他们能够找到代数方法解决文字问题,这将包括对重要数学概念的回顾。第二个重点是传授与化学概念相关的基本词汇,包括化学命名法。内容将强调不同类型的物质的组成和结构,以及它所经历的变化。将呈现几种类型的简

    单无机反应,并阐述元素周期表的重要性。课程所涵盖的主题包括应用于分析化学的化学平衡的详细研究,包括溶解度,复合离子和氧化还原平衡,pH,缓冲剂,弱酸,弱碱,单质子和多质子体系;电化学;固态;结构与性质之间的关系;动力学;配位化学和配位场理论;可见光谱;以及所选金属和非金属的化学成分。


    项目介绍

    完成化学的基本原理巩固后,学生将学习有机化学的概论-作为人类,我们每天整天与含碳(有机)化合物相互作用。几乎所有我们每天吃的东西,味道和气味是一种有机分子。有机化合物和材料的其他例子包括保持我们健康的维生素和药物,使我们保持良好状态的个人护理产品,我们穿的衣服,烹饪食物的燃料以及驱动汽车行驶,我们使用的塑料或塑料部件,运动设备。随着学生完成本课程的学习,他将对有机化学的专业、职业领域和生活质量的重要性有着深刻的理解。本课程中,我们将探索许多类型的有机化合物。并学习如何绘制命名以及它们的三维结构。最后,你将学习如何根据有机分子的结构来预测其功能和反应性。学生将发展观察技巧,从观察中作出推论,分析结果,并在书面报告中交流


    适合人群

    本课题适合希望申请欧美方向留学的 学生;适合对理工科、科学、化学类专业方向感兴趣的学生,以及希望未来进入研究所工作或从事有机化学分析的学生。


    学习目标

    本课程的总体目的是让学生通过形成有效的问题解决策略,学习如何将他们学到的概念应用于新的情境和问题。

    此外,成功完成本课程的学生应该能够:
    制定并实施计划,以解决与化学性质,成分和反应相关的定性和定量问题。

    通过应用动力学,热力学和动态平衡的概念,解释和设计定量和定性问题的解决方案。

    能够使用基本化学原理来解释物质的分子结构和宏观行为的各个方面。

    绘制有机结构并结合并描绘其轨道杂交, 预测有机分子的酸和碱性质。
    为有机化合物提供正确的 IUPAC 名称。
    预测有机化合物的物理性质。
    1 H-NMR 和 13 C-NMR 数据

    使用烷基卤化物,取代,消除和加成型反应来理解和设计合成。

    绘制在课程中讨论的所有有机反应的电子推动机制,并将其应用于各种化学问题


    时间安排以及收获

    课程结业证书

    名校教授私人推荐信

    研究报告

    论文发表



  • 智慧城市

    适合人群:

    申请目标专业为遥感城市、遥感、地理信息系统、城市智慧化、环境、控制、计算机、图像识别、人工智能等方向的学生。


    简介:

    由中国科学院大学专业团队指导,学习智慧城市专业技术,通过小组合作的形式,系统学习。



    项目背景

    智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。发展智慧城市,是中国促进城市高度信息化、网络化的重大举措和综合性措施。从设备厂商角度来说,光通信设备厂商、无线通信设备厂商将充分发挥所属技术领域的优势,将无线和有线充分进行融合,实现网络最优化配臵,以加速推动智慧城市的发展进程。与之相对应的通信设备厂商、芯片厂商等将从中获得巨大收益。

    遥感城市”是综合利用多种遥感技术、采用云服务模式,对城市实现常态化全面遥感监测的智能服务体系,可为智慧城市提供有力的空间信息保障。遥感城市解决方案架构,基于“实时地球”遥感增值服务云平台的基础架构,针对指定区域提供遥感空间信息服务的“实时地球”遥感城市子平台。遥感城市的数据信息来源,一方面可以直接由“实时地球”的数据支撑平台统一提供,另外也可以通过部署本地化的卫星数据库和自动化生产线,进行本地化生产。智慧城市不但广泛采用物联网、云计算、人工智能、数据挖掘、知识管理、社交网络等技术工具,也注重用户参与、以人为本的创新2.0理念及其方法的应用,构建有利于创新涌现的制度环境,以实现智慧技术高度集成、智慧产业高端发展、智慧服务高效便民、以人为本持续创新,完成从数字城市向智慧城市的跃升。智慧城市将是创新2.0时代以人为本的可持续创新城市。

    本课题由中国科学院大学专业团队指导,学习智慧城市专业技术,通过小组合作的形式,系统学习并撰写英文文章。

     

    项目亮点

    1、导师团队

    项目导师来自于中国科学院某研究所副研究员团队实验室,实验室研究方向为最优化与数据挖掘,大数据,智能知识管理,支持向量机,机器学习,致力于用实证方法和数据技术来研究虚拟经济的特征及其运行规律,从虚拟经济、知识经济和区域经济现象中寻找数据科学的理论与原理。


    2、高效的科研训练

    本次活动将使用基础知识学习+技术实践+文章发表的形式开展,在课题实践开展之前,我们会组织学生学习智慧城市相关的基础知识,通读专业文献,进而引导学生完成技术实践,处理实验数据,并撰写英文文章。

    有别于其他短期类培训项目,学生不仅学习专业知识,更重要的是亲自参与课题实践,并最终拿到拿到知网检索的英文文章与论文集出版,将活动的实践效果提升到最大!


    3、专家推荐信

    通过小组合作的形式,每个人细致扮演不同的研究角色、训练集处理、数据记录、论文撰写等等方面互相协调,通力协作来解决问题。顺利通过的同学,将获得副研究员及以上的个人推荐信。


    4、学习地点(北京/上海/广州,三选一)

    北京科学中心是北京市科学技术协会所属事业单位,北京科学中心紧紧围绕“建设世界一流科学中心”这一根本任务,汇集国内外一流机构与名师,通过“重点项目引领、研究应用结合、线上线下一体、国内国际联动”的方式,重点围绕“科学思想与方法”的学术研究,示范教学、名师培养、成果转化、资源传播等方面开展系统建设,打造科教领域创新要素的集聚区、教学改革的策源地、创新成果的示范区,为北京建设全球科技创新中心提供有力支撑。

    上海交通大学是我国历史最悠久、享誉海内外的著名高等学府之一,是教育部直属并与上海市共建的全国重点大学。经过120多年的不懈努力,上海交通大学已经成为一所“综合性、研究型、国际化”的国内一流、国际知名大学。学校现有本科专业67个,涵盖经济学、法学、文学、理学、工学、农学、医学、管理学和艺术等九个学科门类;新世纪以来获49项高等教育国家级教学成果奖(其中36项为第一完成单位);拥有国家级实验教学、虚拟仿真实验教学和上海市实验教学示范中心19个。

    暨南大学是一所校本部位于广州市的公立大学,直属国务院侨务办公室,是“一流学科建设高校”和原“211工程”重点建设高校,也是985优势学科创新平台项目建设高校。其在华侨、华文教育史上占有独特的地位,也是第一所招收外国留学生的中国高校;素有“华侨最高学府”的美誉。学校以“面向海外,面向港澳台”为办学特色,在中国内地高校中,暨南大学来自港澳台地区、华侨及外国留学的学生人数一直稳居前列。暨南大学是中国最早开办商科教育的高校之一,是中国内地第5所通过工商管理硕士协会(AMBA)认证的高校。

     

    适合人群

    申请目标专业为遥感城市、遥感、地理信息系统、城市智慧化、环境、控制、计算机、图像识别、人工智能等方向的学生。

     

    基础信息

    1.项目时间:

    北京:2020.6.27-7.17(远程)7.18-7.24(实地)

    2020.7.21-8.10(远程)8.11-8.17(实地)

    上海:2020.7.5-7.25(远程)7.26-8.1(实地)

    2020.7.29-8.18(远程)8.19-8.25(实地)

    广州:2020.7.12-8.2(远程)8.3-8.9(实地


    2. 项目安排:

    W1: 课题背景材料及基础理论知识

    W2: 实验方法及分析相关软件

    W3: 学术论文撰写方法学习及发表课程

    W4: 课题实操、英文论文报告撰写

    3. 项目费用:

    费用包括:

    a. 研究项目费用(包含导师理论培训费用、课题指导费用、实验材料费用和写作指导费用);

    b. 课程研究材料、课程文献材料;

    c. 在课程结束后确保学生获得推荐信和完成论文报告撰写;

    费用不包括:论文版面费,来回交通费,项目期间吃住等额外费用。

    4. 招生人数:4-6人

    5.大学版项目录取要求:(1)英语成绩达到四级以上水平或托福80分以上或雅思6.0以上(2)仅限大学在读学生。

    6.高中版项目录取要求:(1)仅限高中在读学生(2)英语成绩良好

     

    项目安排

    具体内容由导师在实际项目中,根据学生团队实际情况调整,以下安排供参考!

    项目第一周(远程):

    1.智慧城市与GIS遥感等课题背景学习

    2.文献查找及文献学习及汇报

    项目第二周(远程):

    1.几何模型与符号模型相结合与空间视觉联系学习

    2.相关分析软件及分析方法、原理学习

    项目第三周(远程):

    1.学术论文报告撰写方法学习

    2.论文报告润色及文章发表课程 

    项目第四周(实地):

    1.收集实验对象数据并训练集处理

    2.模型构建及数据分析、结果整理、论文报告撰写


     

Application

美国研究生背景提升项目申请流程

浩海留学的团队成员毕业于世界知名学府,是一个专业的团队

team

顾问团队

浩海留学的团队成员毕业于世界知名学府,是一个专业的团队

Eddie Xu
哥伦比亚大学金融工程硕士
Guan
麻省理工学院EE和ME双专业硕士
Fitte Zhang
麻省理工学院系统工程PhD
Shuyue Liu
麻省理工学院环境工程硕士
Kevin Cao
斯坦福大学计算机科学硕士
Antoine Zhang
英国剑桥大学工程学、 文学硕士
Yuan Yuan
麻省理工学院斯隆商学院金融硕士
Tim Liu
麻省理工学院机械工程硕士及博士
Frank Zhang
麻省理工学院电子工程博士及博士后
Huiwang Zhan
约翰霍普金斯大学医学院博士后
Liam Lu
耶鲁大学化学工程博士后
Justin Li
加州大学伯克利分校电子工程硕士(数据科学和系统方向)
Gerd Guo
密歇根大学安娜堡分校应用统计学硕士
Hector Huang
芝加哥大学金融数学硕士
Felix Wu
普林斯顿大学Imaging and Analyses Center博士后
Jeffrey Zhang
德州奥斯汀大学高分子药学与药物输送博士、高级研究助理
Katherine Jin
卡耐基梅隆大学统计学硕士
Vicky Yang
哥伦比亚大学电气工程硕士
Zhuyun Gu
麻省理工学院交通工程硕士
Joey Zhao
加州大学洛杉矶分校计算机科学博士(PhD Candidate)
Dan Zhou
哈佛大学(全奖)计算机科学、政治双专业
Kenny Zhang
密歇根大学量化金融与风险管理硕士
May Jia
密西根安娜堡分校硕士
Nora Ma
哥伦比亚大学哲学硕士
Jasper Yang
卡耐基梅隆大学机械工程专业博士
Walton Wang
密歇根大学安娜堡分校统计学专业博士
Sabrina
麻省理工斯隆管理学院金融学硕士
Carole Zhao
卡耐基梅隆大学计算金融(MSCF)硕士
Olivia
哥伦比亚大学生物统计硕士(公共卫生数据科学方向)
Claire Yang
布朗大学公共事务硕士(MPA)
Jeff Zhou
纽约大学化学博士
Crystal Zhao
哈佛大学生物统计学硕士
Joanna Zhou
莱斯大学计算机科学与工程硕士
Dorian Yao
哥伦比亚大学数学专业博士
Richard Xu
密歇根大学安娜堡分校量化金融与风险管理硕士
Sarah Huang
宾夕法尼亚大学传媒博士
Bonny Zhao
加州大学洛杉矶分校计算机科学博士
Levi Li
哈佛大学环境科学与工程博士
Chris Zhao
密歇根大学安娜堡分校机械工程博士
Davide Zhang
哈佛大学建筑学硕士
Dennis Fang
佛蒙特大学化学博士
Elaine Liang
康奈尔大学酒店管理专业
Happy Liu
宾夕法尼亚大学沃顿商学院经济学理学士
Janice Jiang
宾夕法尼亚大学教育学博士
Maggie Zhao
宾夕法尼亚大学社会学博士
Cindy Chen
密歇根大学安娜堡分校双学位
Jane Guo
卡耐基梅隆大学计算金融学学士
Sarah Han
德州奥斯汀Master in Professional Accounting(会计方向全美第一)
Sun
芝加哥大学国际关系硕士、杜克大学政治学硕士
Ziyan Wang
西北大学传媒硕士
Ruoyan
美国西北大学整合市场营销理学硕士
Rachel He
芝加哥大学心理系综合神经科学PhD
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申请成果

浩海留学的团队成员均毕业于世界顶级学府,是一个名牌出生的团队

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