计算机类背景提升项目：机器学习与计算机算法（抖音推荐算法核心技术）

2021-08-19 15:54:45编辑：素素

　　近年来，出国留学的竞争越来越激烈，院校对于学生的要求也越来越高，招生官开始把考核重点转移到学生的个人能力上，这也就要求学生参加一些活动规划，来展示自己的个人能力！本文我们为大家介绍一下环球教育计算机类背景提升项目：机器学习与计算机算法：抖音推荐算法核心技术（Introduction to Machine Learning）供大家参考！

　　课程安排

　　招生状态：招生中

　　课程时间：2021-09-11～2021-11-14

　　课程形式：采用ZOOM远程直播式授课

　　课时安排：6周在线授课+4周在线小组科研+4周论文辅导，教授全程参与为期10周

计算机类背景提升项目：机器学习与计算机算法（抖音推荐算法核心技术）

　　课程描述

　　你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统？你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件？你是否订阅Netflix，并通过其精确的推荐系统来发现新电影呢？如果你符合以上任何一条，那么恭喜你，你已经很好地用到了机器学习！机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。本课程将带领学生们了解各种各样的学习算法，培养应用学习算法解决实际问题的技能和如何执行学习算法的评估和模型选择。

　　课程从不同的角度深入介绍机器学习的理论和实际算法。它涵盖了一些主要的模型和算法的回归，分类，聚类和马尔科夫决策过程。主题包括线性和逻辑回归、正则化、概率(贝叶斯)推理、支持向量机和核方法、神经网络、聚类和降维。本课程使用Python编程语言，并假设您熟悉线性代数、概率论和多元微积分。本课程的目的是让学生在方法学、技术、数学和算法方面有一个全面的基础，这些都是目前将机器学习应用于各种应用程序的人所需要的。

　　适合人群

　　对计算机专业感兴趣的高中生，本科生

　　修读计算机、（电子）电气工程、信息工程等专业，以及未来希望在机器学习、算法、编程、数据分析等领域从业的学生

　　具备较高水平的数学能力，熟悉线性/矩阵代数、概率论和多元微积分；了解Python语言的学生优先

　　建议学生提前掌握算法设计与数据结构

　　导师介绍

　　Victor Adamchik

　　南加州大学计算机科学系教授

　　曾任美国国家科学研究所计算机通信分部项目首席研究员USC工程领事、教师绩效评估委员会成员荣获Herbert Simon计算机科学卓越教学奖独立开发高级编程实务(Java)课程《数学分析与应用杂志》、《积分变换和特殊函数》、《计算与应用数学杂志》等期刊同行审查委员会高级成员项目收获

　　EI级别学术会议参会证明与论文发表

　　• 超过20所国内高校广泛参与，和全球多个权威非营利性学术组织如IEEE授权的权威国际会议参会证明

　　• 专为青少年科研成果举办的学术会议，项目学员论文会被CPCI/EI检索收录