集思学院的「线上科研项目」大数据分析与预测，适合未来希望修读计算机科学、计算机工程、数据科学、数据处理、机器学习等专业的学生，内容包括线上+线下集中面授小组科研和在线论文辅导。
一、项目详情
生将学习机器学习中基本的数学理论知识；掌握经典机器学习的理论应用；了解DNN、CNN和RNN的概念与应用；学习深度学习算法中的正则化知识和模型训练；初步了解深度学习高阶应用，以便能在日后走出去并实施自己的深度学习模型。学生将基于给定的数据，编写一个完整程序，完成对自己创建的深度学习模型的训练和测试。以将基础知识应用于有趣的相关实践问题，进一步强化与完善学生专业技能。
二、适合人群
高中生/大学生
未来希望修读计算机科学、计算机工程、数据科学、数据处理、机器学习等专业的学生；有Python知识的学生优先
三、项目大纲
数据模型设计What is a data model?How to design a data model for predictive analysis?
数据整理、清洗与采样How to do data wrangling,cleaning,and sampling to get a suitable data set
数据结构设计Designing data structures in Jupyter
数据假设与分析Generating hypotheses and data analysis
数据可视化Summarizing results through visualization
数据分类与拟合Classification and regression
决策树与随机森林Trees in data science
人工智能网络Artificial neural networks
项目回顾与成果展示Program review and presentation
论文辅导与投递Project deliverable tutoring
四、时间安排与收获
4周线上+线下集中面授小组科研+5周在线论文辅导，共计260课时
经主导师评定的个性化学术评估报告及成绩单
主导师Reference Letter
结业证书
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
*学员进入世界前沿实验室、研究机构和行业*机构担任长期科研助理，参与深度研究
集思学院是一家专业的背景提升平台，集思学院科研品牌Path Academics通过创新技术方法和高学术道德标准，提供创新教育和跨学科研究项目，为全球大学生和优秀高中生创造海外高校的教学环境。我们致力于通过实际科研学习和思考方式培养学生，并赋予他们能够在下一阶段学习中脱颖而出的能力。
