一🦹🏿、項目介紹
美國麻省理工學院2021寒假“機器學習＋”在線學習課程由麻省理工學院電氣工程與計算機科學系(EECS, MIT)、媒體實驗室（Media Lab）和斯隆管理學院等核心實驗室教授擔綱主講🤜🏼。課程以實踐項目教學法(Project-Based Learning, PBL)為主導，結合學科經典理論✍🏼、前沿應用、實踐項目等方面的內容展開。除學科課程外，還包括專題分享、科技企業雲工作坊等模塊，使學生通過在線學習形式，零差異地體驗麻省理工學院的教學方法、研究方法以及最新的學科動態等。
二、院校介紹
麻省理工學院 (Massachusetts Institute of Technology, MIT) 是世界著名私立研究型大學，素以頂尖的工程學和計算機科學而著名，擁有眾多頂級實驗室🕴🏻，1959年誕生了世界上第一個人工智能實驗室，是全球人工智能方面最領先的學術殿堂之一。
三、項目時間
2021年1月18日-2021年2月12日（4周）
四、申請條件
1.全日製在讀本科生/研究生🕷；
2.具備良好的英語聽說能力；
3.需具備一定Python語言編程基礎（無Python基礎的同學將由助教指導在項目前完成Python自學包）🕘。
五、課程項目設置
項目課程有兩個可選方向，學生將依據專業和興趣選擇課程進行學習🦨🔐，並完成對應的實踐項目任務。
1.方向一：機器學習與商業分析 Machine Learning in Business Analytics
機器學習在商業分析與決策過程中的作用日益凸顯，機器學習賦能企業在人工智能時代更加高效地完成過程監督、決策輔助、優化流程和預測分析🧑✈️。這門課程的主要內容及應用案例包括：
機器學習課程概述😡、基本概念 Introduction to Machine Learning
機器學習基礎 Machine Learning Methods
機器學習與數據科學 Machine Learning in Data Science
人工智能時代的市場營銷策略 Machine Learning in Marketing
機器學習與金融科技 Machine Learning in Fin-Tech
2.方向二🫄：深度學習及其應用 Deep Learning and Its Applications
深度學習受到神經學的啟示🤾♂️，模擬人腦的認知與表達過程👫🏻，通過低層信號到高層特征的函數映射*️⃣，來建立學習數據內部隱含關系的邏輯層次模型，特別是在機器視覺領域👳♀️，深度學習具備強大的視覺信息處理能力。這門課程的主要內容及應用案例包括🥕：
機器學習基礎 Machine Learning Methods
深度學習課程概述🖱、基本概念 Introduction to Deep Learning
神經網絡和卷積處理Neural Networks and Convolutional Processing
卷積神經網絡架構CNN Architectures (AlexNet, Resnet, etc.)
視頻處理Vision with Sequences (Captioning, Video Processing, and Transformers)
生成圖像模型Generative Image Modeling
機器視覺應用Applications: Depth Estimation, Segmentation, Object Detection (YOLO, FasterRCNN)
神經渲染和圖像Neural Rendering and Graphics
可解釋性和不確定性Interpretability and Uncertainty
視覺模型的公平公正問題Fairness and Bias of Vision Modelling
六🧏🏿♀️、教學團隊
教學團隊包括來自麻省理工學院EECS/Media Lab/斯隆管理學院的教授、研究員、博士後等，他們都擁有豐富的教學經驗和科研項目經歷。此外，還將有來自麻省理工學院的博士/博士後作為助教全程指導學生的學習和答疑等。
七、項目費用
1.費用標準🧒🏼：9900元/人
完成在線課程後，可獲得9900元MIT寒暑期線下短期交流項目抵扣劵👌，僅限本人使用
2.費用說明：費用包含在線課程學費🧝🏿♀️，不含參與在線課程可能需要的電腦軟硬件等配置費用。
註：所有費用需由申請學生自行承擔，Vsport無資助。
八、申請方式及申請截止時間
在線填寫申請表🛍：https://jinshuju.net/f/Qd5Gsk
申請截止時間🐃🕣：2020年11月27日（星期五） 16:00
九、項目咨詢
座機：021-2250 2221，微信：tbai01
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2020年10月27日