線上1V1學術科研項目：普林斯頓大學終身教授研究項目推薦

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普林斯頓大學/終身教授「計算機科學、數據科學、機器學習(xi) ...」

教授介紹

PROFESSOR

ES2023160

普林斯頓大學終身教授

理論機器學習(xi) 小組的成員

國際會(hui) 計準則的成員

曾獲得了Trevor Hastie和

Jonathan Taylor的應用數學博士學位

該教授是普林斯頓大學電氣與(yu) 計算機工程和計算機科學學院終身教授，也是理論機器學習(xi) 小組的成員。在此之前，他是國際會(hui) 計準則的成員，並在南加州大學擔任助理教授三年。該教授是加州大學伯克利分校計算機科學係的博士後，與(yu) 邁克爾·I·喬(qiao) 丹合作，還與(yu) 本·雷希特合作。在他的學術生涯中他獲得了Trevor Hastie和Jonathan Taylor的應用數學博士學位。他在杜克大學獲得了Mauro Maggioni的數學學士學位。

適合人群

√ 對計算機科學、信息工程、數據科學、高等數學、統計學、機器學習(xi) 、深度學習(xi) 、優(you) 化、強化學習(xi) 等感興(xing) 趣的同學

√ 有意提高自身知識水平和學術能力的同學

√ 有留學意向、參與(yu) 自主招生選拔、跨專(zhuan) 業(ye) 深造或計劃考取名校的同學

√ 希望提升留學文書(shu) 申請質量，鍛煉英文論文撰寫(xie) 能力的同學

√ 希望在學術期刊上發表論文提升個(ge) 人競爭(zheng) 力的同學

√ 對海外名校課堂深感興(xing) 趣或已收到海外大學錄取信，想提前跨越中外學製鴻溝的同學

研究方向

Research Interests

Option 1

本課程將大致概括以下方向：神經網絡和深度學習(xi) 基礎

改進神經網絡的技術：正則化和優(you) 化、超參數調整和深度學習(xi) 框架（Tensorflow 和 Keras）

組織和成功構建機器學習(xi) 項目的策略

卷積神經網絡及其應用（物體(ti) 分類、物體(ti) 檢測、人臉驗證、風格轉換…）和相關(guan) 方法

遞歸神經網絡及其應用（自然語言處理、語音識別等）和相關(guan) 方法

Option 2

機器如何從(cong) 數據或經驗中學習(xi) 以提高給定任務的性能？在有限的時間和內(nei) 存資源下，機器如何實現能夠很好地適應新情況的性能？這些都是機器學習(xi) 的基本問題，機器學習(xi) 是一個(ge) 不斷增長的知識領域，它結合了計算機科學、優(you) 化和統計技術。

本課程將全麵概述受監督的機器學習(xi) ：

監督學習(xi) ：給定一個(ge) 預測任務的輸入和相應輸出的集合，我們(men) 如何準確預測與(yu) 未來輸入相對應的輸出？

課程將包含以下小點：線性和鄰域法回歸；線性和鄰域法分類；神經網絡；樹木和合奏；內(nei) 核方法；推薦係統

Option 3

機器學習(xi) 其實就是由模型的表示，優(you) 化和模型評估三部分組成。將一個(ge) 實際問題轉化為(wei) 待求解的模型，利用優(you) 化算法求解模型，利用驗證或測試數據評估模型，循環這三個(ge) 步驟直到得到滿意的模型。

因此，優(you) 化算法在機器學習(xi) 中起著一個(ge) 承上啟下的作用。本課程我們(men) 將聚焦機器學習(xi) 優(you) 化的以下內(nei) 容：線性優(you) 化；魯棒優(you) 化；網絡流量；離散優(you) 化；動態優(you) 化；非線性優(you) 化。

*以上內(nei) 容均為(wei) 參考，可根據學員實際需求在教授研究範圍內(nei) 定製化課程方向及內(nei) 容。

項目收獲

Project harvest

學術性推薦信

教授親(qin) 自撰寫(xie) 的學術性推薦信，保證學生進行多學校申請以及多國家申請學術性推薦信的要求，提高錄取率！

定製化學術論文發表

在執教教授指導下，完成一篇“獨立一作”且具有含金量高、符合學術標準的論文，可定製化發表在國家級、CPCI、國際會(hui) 議期刊上。

哥大寫(xie) 作教授指導

特聘哥倫(lun) 比亞(ya) 大學寫(xie) 作項目教授親(qin) 授論文訓練和論文寫(xie) 作指導。幫助學員成功產(chan) 出高質量的學術寫(xie) 作文檔（文章、論文或報告）。

官方學術評價(jia) 報告

所有成功完成本項目的學員都將獲得來自執教教授親(qin) 自評測的官方學術評價(jia) 報告：教授根據最終學術報告內(nei) 容量身定製的推薦信。

學術能力全麵提升

該項目基於(yu) 學員興(xing) 趣進行課程定製，培養(yang) 學員的綜合學術能力提升，為(wei) 未來的學術生涯奠定基礎。

項目亮點

Project Highlights

課程時間 ：全年滾動開班

授課平台：CLASSONE +ZOOM

課程時長：總授課時長15小時：1V1教授科研5小時、10小時學術寫(xie) 作課。

由頂尖大學院長/係主任/終身教授親(qin) 自執教的青少年學術項目師資遠超美國本土的同類高校科研項目。

教授全英文授課，保證最佳課堂參與(yu) 度，課堂討論鍛煉發言能力，教授全程指導小組科研，激發批判性學術思維，實時解決(jue) 學術問題。

項目提供完整的科研體(ti) 係，特聘哥倫(lun) 比亞(ya) 大學寫(xie) 作項目教授親(qin) 自進行科研訓練和論文寫(xie) 作指導。

詳情請谘詢顧問

項目亮點

1、教授推薦信：按照學員在課程中的表現、作業(ye) 完成度以及團隊合作結果等進行個(ge) 性化、定製化的評定。

2、論文發表：在執教終身教授與(yu) 哥大寫(xie) 作項目教授的指導下，完成一篇“獨立一作”且具有含金量高、符合學術標準的論文。（可定製發表國際期刊）

3、學術評價(jia) 報告：成功完成本項目的學員都將獲得來自執教教授親(qin) 自評測的學術評價(jia) 報告。

4、科研項目成績單：鼓勵學生專(zhuan) 注學習(xi) 過程中的每個(ge) 階段，並獨有單獨的展示環節，最終將獲得由教授親(qin) 筆簽名的成績單。

5、學術能力提升：注重學員的創新能力、資料收集與(yu) 處理能力、批判性思維能力、問題解決(jue) 能力、分析能力、語言運用能力等做學術科研必需的基礎素質。該項目基於(yu) 學員興(xing) 趣進行課程定製，培養(yang) 學員的綜合學術能力提升，為(wei) 未來的學術生涯奠定基礎。