随着数据的快速增长和技术的进步，机器学习与人工智能已经渗透到了日常生活的方方面面，从智能手机的语音助手，到医疗诊断，再到金融风险评估。其实，无论你所处的专业，机器学习都有可能成为你未来的关键竞争力。本课程将带你走进这个令人兴奋的世界，了解如何利用数据和算法来解决实际问题，开启智能化的未来。让我们一起探索，如何让机器学习为你所用！
本项目是以桌面研究（desk research）为中心，以论文/研究报告为成果产出的项目制学习项目。学员将在导师的指导下学习如何做一个高质量的桌面研究，以及如何写出一份高质量的研究报告，并将了解机器学习简介与编程语言Python的基础知识、学会机器学习经典模型与应用以及探讨新兴的神经网络模型与当前机器学习的研究趋势等内容。
*大中华地区青年交流中心（GCYEC）是一个注册在中华人民共和国香港特别行政区的学术及文化交流机构。自成立之初，中心就致力于聚焦推动两岸三地青年在学术及文化领域的交流与合作，积极帮助青年在事业及学术发展方面获得更多的机会。
报名方式
项目咨询、报名、拼团，扫码即可进群
深入了解机器学习的基础概念，应用领域和历史。同时，介绍Python语言的基础知识和如何在机器学习领域中应用。
什么是机器学习？机器学习与人工智能区别？
机器学习的应用领域，机器学习常用术语
Python编程基础
使用Python进行数据处理和简单分析
课时三：机器学习经典模型与应用
对kNN、Random Forest、Logistic Regression、Naive Bayes等经典机器学习模型进行详细介绍，并结合实例讨论其应用。
kNN模型介绍与应用
Random Forest模型及其优缺点
Logistic regression的基本原理
Naive Bayes的工作原理和使用场景
课时四：神经网络的基础原理与实现
详细解析神经网络的基础组成、工作原理，包括人工神经网络、激活函数以及梯度下降的工作原理。
人工神经网络简介
常见的激活函数及其应用
梯度下降算法的原理与优化
课时五：卷积神经网络的原理与应用
深入探讨卷积神经网络的基础知识，包括一维和二维卷积的工作原理，以及如何构建有效的卷积神经网络模型。
一维与二维卷积的原理
卷积神经网络的基础架构与组成
卷积神经网络在图像识别等领域的应用
课时六：项目成果点评，导师点评项目成果
庄老师，美国佐治亚理工学院博士后
庄老师目前为美国佐治亚理工学院（Georgia Tech）博士后，有着丰富的机器学习与人工智能研究经验。他获得美国南加州大学(USC)博士学位（Ph.D.），拥有USC电子工程系(EE) 与同济大学土木工程(Civil) 双硕士学位，从事机器学习与信号处理交叉研究。以第一作者发表SCI论文10余篇，担任20多个SCI期刊审稿人，曾获南加大Professor Teh-Fu Yen Fellowship (全系1人，1.9万美元)、南加大研究生院Fellowship (4万美元)、国家奖学金4次、上海市优秀毕业生、中国土木工程学会优秀毕业生 (全国45人)等荣誉。研究方向: Engineering applications of machine learning、Structural health monitoring、Ultrasonics等。
报名要求：大学生、部分优秀高中生，有基础的线性代数和概率学知识，对Python编程具有学习热情。
项目地点：全程线上（所有课程直播、支持回放）
上课时间：2025年2月7日-2025年2月28日（课程时间一般在上午10:00—11:30，北京时间,具体时间开课前3天通知，如有变动会提前告知）
费用说明：单人购买3580元。
费用包含：咨询费、服务费、行政费、导师费、纸质证书费、电子版证书制作费。
费用不包含：纸质版证书邮寄费用、后期论文发表费用
报名截止日期：2025年2月6日中午12:00（北京时间）
退款政策：
项目付款后3天内-全额退款；
项目付款后3天至项目开始前15天-扣除报名费用30%；
项目开始前15天内-扣除报名费用100%。
注意：退款政策以开课前时间为准。
报名方式
项目咨询、报名、拼团，扫码即可进群
W同学：本次学习与编程练习让我对于神经网络的内在原理和基本组成部分以及代码实现有了基础的了解，对激活函数、损失函数在代码段里面的应用，这些以前一知半解模模糊糊的“概念”有了基本较为全面的认识。搭建本例子中的卷积层令我印象深刻，结合课上所讲的以及 CNN 实例代码的例子，成功理解了构建层数中的那些参数是如何得来的：通过特定的计算公式。总而言之，这次学习使我受益匪浅！
Z同学：在本次项目中，老师们为我打开机器学习的大门，通过课上与课下的不断学习，我逐渐读懂了计算机的“语言”，当我使用python联系实际解决实际问题时，我的内心的喜悦感与成就感是无与伦比的。在研究机器学习的过程中，我也逐渐了解机器学习的神通广大，我也下定决心尝试使用机器学习的方法解决实际的环境问题，将其融入到自己的知识体系中，让其成为我专业研究方面的利器。
J同学：了解了机器学习相关知识，对许多模型算法的原理有了更深的了解，如何推导等等。也了解到了深度学习，机器学习以及神经网络之间的关系，用途。如何选择合适的模型来解决问题，怎么优化模型提高性能，这都让我受益匪浅，有助于运用到今后的学习中。
8、常见问题
Q:项目证书的获得条件？颁发机构？获得比例，人人都有吗？纸质or电子版？
Q:杰出营员证书的获得条件？颁发机构？获得比例，人人都有吗？纸质or电子版？
Q:社会实践证明的获得条件？颁发机构？获得比例，人人都有吗？纸质or电子版？
Q:推荐信的获得条件？颁发机构or签发人？获得比例，人人都有吗？纸质or电子版？
Q:项目中需要完成什么任务吗？以小组还是个人为单位撰写提交？语言和字数要求？
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