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2023暑期在线科研人工智能与数据科研课题哪家好

来源:北京集思未来科研辅导时间:2023/4/8 14:27:28

  2023暑期线下科研·海外:人工智能与数据科研课题 基于Python/PyTorch的机器学习、CNN神经网络与推荐系统研究


  开始日期: 2023-07-15


  课时安排: 2周专业预修+2周在线科研+2周深⼊⾯授科研与实验室Workshop


Prerequisites 适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 数据科学、人工智能、统计学、机器学习、深度学习等专业的学生

学生需要具备微积分与统计基础,会使用Python编程;修读过机器学习算法相关课程的学生

Instructor Introduction 导师介绍
Sorin
布朗大学 Brown University讲席终身正教授

Sorin导师是布朗大学计算和数学和计算机科学终身正教授,曾任布朗大学计算分子生物学中心主任。在加入布朗之前,他是 Celera Genomics 的主管和信息学研究负责人,他们共同撰写了 2001 年的科学论文“人类基因组的序列”,该论文迄今为止被引用超过 12,000 次,是较重要的论文之一。引用的科学论文。 2003 年,他加入了应用系统科学研究员的行列,这是一家拥有 800 名科学家的公司中仅有的六名科学研究员之一。 2000年,他获得了统计力学中一个 50 年前未解决的问题,三维 Ising 模型问题的否定解(计算难点)。该工作被列入美国能源部5 年较重要的 100 项发现,并作为美国能源部在科学计算方面的第 7 项成就。 Sorin教授的研究重点是算法和计算复杂性以及统计物理学。他是计算生物学杂志的主编,他是 RECOMB 会议系列的联合创始人,麻省理工学院出版社计算分子生物学系列的联合编辑和 Springer-Verlag 讲座笔记的联合编辑在生物信息学系列。


Prof. Sorin is the Julie Nguyen Brown Professor of Computational and Mathematical Sciences and Professor of Computer Science, and former Director of the Center for Computational Molecular Biology at Brown University. Before joining Brown, he was the Senior Director and then Head of Informatics Research at Celera Genomics, they co-authored the 2001 Science paper “The Sequence of the Human Genome,” which, with over 12,000 citations to date, is one of the most cited scientific paper. In 2003 he joined the ranks of Applied Biosystems Science Fellows, one of just six Science Fellows in a company of 800 scientists. In 2000, he obtained the negative solution (computational intractability) of a 50 years old unresolved problem in statistical mechanics, the Three-Dimensional Ising Model Problem. This work was included in the Top 100 Most Important Discoveries of the U.S. Department of Energy’s first 25 years, and as the 7th top achievement of DOE in Advanced Scientific Computing. Professor Istrail's research focuses on computational molecular biology, human genetics and genome-wide associations studies, medical bioinformatics of autism, multiple sclerosis, HIV, preterm labor and viral immunology, algorithms and computational complexity, and statistical physics. He is Editor-in-Chief of the Journal of Computational Biology and he is co-founder with of the RECOMB Conference series, and co-Editor of the MIT Press Computational Molecular Biology series and of co-Editor of the Springer-Verlag Lecture Notes in Bioinformatics series.

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Program Background 项目背景

当你发现刷抖音停不下来,当你在朋友圈里看到的广告投放,当你让Siri规划回家路线,这背后的强大驱动力便是数据挖掘与机器学习。数据挖掘又称知识发现,即从数据中挖掘知识。在当下信息爆炸时代,面对庞大的数据库,较主要的困难就是有效信息难以提炼, John Nalsbert称之为“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此,对海量数据进行深入分析,发现并提取隐藏在其中的信息,以更好地利用这些数据的需求愈发强烈。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下,数据挖掘技术应运而生。项目将围绕数据挖掘原理及其在推荐系统中的应用展开。

Program Description 项目介绍


项目中,导师将介绍用于知识发现的大数据挖掘的基础编程模型和算法。学生对其代码实现后,将使用真实生活中的数据集(如Yelp评论、亚马逊交易和MovieLens数据等)进行模型训练,并检测出有意义的用户偏好及习惯。在项目中后期,学生将结合所学知识及导师建议对基础推荐算法及模型进一步优化研究,构建一个新颖、准确且的个性化推荐系统,并在项目结束时提交项目报告、进行成果展示。This program will introduce the fundamental programming models and algorithms used in mining Big Data for knowledge discovery. Specifically, the lecture will cover MapReduce, Frequent Itemset Mining, Clustering & Dimension Reduction, and Recommendation Systems. The assignments will include implementing algorithms introduced in the lecture to detect meaningful patterns from real datasets (e.g., Yelp reviews, Amazon transactions, and MovieLens data). At the end of the course, the students are expected to conduct a research project by combining the knowledge learned in class to build a novel recommendation system.

个性化研究课题参考 Suggested Research Fields

构建基于内容的电影推荐系统 Content-based movie recommender

构建基于协同过滤的推荐系统 Building recommendation system based on collaborative filtering

构建一个混合位置的餐厅推荐系统 Building a hybrid recommendation system for location

数据挖掘其他应用如:使用公开数据进行空气质量预测和预报 Other applications of data mining, such as air quality prediction and forecasting using open data


Syllabus 项目大纲

面向大规模数据处理的并行计算模型和方法Introduction and MapReduce

频繁项级挖掘算法及关联规则 Mining Frequent Itemsets

聚类分类与数据降维 Clustering & Dimension Reduction

推荐系统 Recommendation Systems

学术研讨1:教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性,帮助学生明晰后续科研思路 Final Project Preparation Session I

学术研讨2:学生将在本周课前完成程序设计原型(prototype)及伪代码(Pseudocode),教授将根据各组进度进行个性化指导,确保学生优质的终期课题产出 Final Project Preparation Session II

项目成果展示 Final Presentation

Program Outcome 项目收获

2周专业预修+2周在线科研+2周深入面授科研与实验室Workshop

与诺贝尔奖得主交流机会

学术报告

学员获主导师Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(共同一作或独立一作可选)

结业证书

成绩单


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