东趣彩票

發布時間:2020-12-30         浏覽次數:162

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課程項目簡介:


“AI+X” Blended Learning 麻省理工学院官方課程项目以人工智能及其交叉领域为学科范围,长期致力于为全世界的大学生全面提升其学术、科研、实践应用、软实力等四方面综合实力。


課程项目以Blended Learning (融合式学习)为教学法,提供线上SPOC、线上PBL以及线下 Bootcamp的課程模块,项目覆盖全年,学生可灵活选择。

                                             



課程項目成果:


完成SPOC可獲得:


1. 麻省理工学院官方证书      

2. 全球顶尖科技企业实习或全职工作机会

3. 学习轨迹分析报告      

4. 综合软实力分析报告      

5. 全美国高校认证线上課程类2学分


完成PBL可獲得:


6. 可发表的高质量科研论文

7. 教授研究员推荐信及实验室助理申请机会



課程適用于:


具備以下任一屬性的全日制本科生及研究生:


1. 对AI 感兴趣,希望在该领域拓展自己的科研、申学、就业等相关竞争力

2. 对AI 充满好奇,希望了解自己是否适合踏入该领域发展

3. 具备一定基础,希望了解世界前沿的AI技术及应用



麻省理工學院官方頂尖教學團隊:


● 麻省理工学院计算工程中心主任

● 麻省理工学院土木与环境工程系系主任

● 麻省理工学院应用数学教授兼麻省理工学院地球资源实验室主任

● 麻省理工学院化学工程教授

● 麻省理工学院机械工程教授

● 麻省理工学院机械与海洋工程教授

● 麻省理工学院电气工程与计算机科学教授

● 麻省理工学院工程学教授


課程具體模塊:


一、必修模块 —— SPOC(Small Private Online Courses 小规模在线課程)


學習平台:麻省理工學院官方線上學習平台

模塊時長:6周

模块学时:平均 6小时/周

模塊形式:注冊麻省理工學院官方線上學習平台賬號、頂尖教授親授直播課、MIT官方學習平台錄播課程及課後測驗相結合

模塊可選課程:


1. Base SPOC(基础SPOC):机器学习、建模和仿真原理

課程简介:该SPOC的重点是向学生介绍机器学习的基本技术,例如建模基础,优化和概率方法。通过学习平台上課程、模拟练习以及互动式教授直播課程,学生将在机器学习和人工智能打下坚实的基础,这些基础可用于学习課程项目中更高阶課程以及科研項目的实际操作中。


Base SPOC涵盖的主题包括但不限于:

● Introduction, Review of Linear Algebra and Matrix Operations, and Modeling Fundamentals

● More Modeling and Simulation

● Optimization and Data-Driven Modeling

● From Optimization to Machine Learning

● Probabilistic Methods

● Case Studies and Summary


2. Advanced SPOC(高阶SPOC):将机器学习应用于工程和科学

課程簡介:該SPOC會幫助學生將在基礎SPOC中獲得的機器學習知識應用于各種主題,這些主題展示了人工智能在現實世界中的廣泛應用。學生將與世界知名教授一起探索諸如計算成像、幾何表示、計算材料探索和複合設計等主題,這將使學生對機器學習技術正在革新的許多領域有更深入的了解。


Advanced SPOC涵盖的主题包括但不限于:

● Feature Engineering in Li-Ion Battery Life Prediction

● Machine Learning for Computational Imaging

● Seismic Deep Fakes: Neural Nets to Generate Missing Data

● Prediction of Oil and Gas Production

● Machine Learning in Geometric Representations

● Quantifying Risk in Complex Systems Using Machine Learning

● Machine Learning in Accelerating Computational Materials Discovery

● Practical Machine Learning in Composite Design

● Machine Learning in Aerospace


(注:Base SPOC和Advanced SPOC任选一门完成即可参与后续PBL以及线下Bootcamp 模块課程)


二、选修模块 —— PBL (Project-Based Learning, 项目制学习)


模塊時長:12周

模块形式:学生在下方可选模块課程课题方向中选择一个并进行小组在线学习 (教授直播課程、科學研究、科研论文写作及发表指导)

模塊學時:平均每周6-8小時(根據實際情況)

模塊簡介:PBL重在科研實踐,學生挑選個人感興趣的項目課題並在教授、研究員組成的教學團隊提供的4-6個課題方向中擇一進行深入研究、撰寫論文。教學團隊將基于實際情況指導論文發表、進行推薦等。


可選模塊課程課題方向:

1. Next-Generation Hardware for Next-Generation AI      Applications 适用于下一代AI应用程序的新型硬件

2. Natural Language Processing 自然语言处理

3. Convolutional Neural Networks 卷积神经网络

4. Computer Vision and Image Processing 计算机视觉与图像处理

5. Atomistic Simulation 原子模拟(材料方向)

6. Machine Learning in Quantitative Finance 机器学习在量化金融中的应用



三、选修模块 —— Bootcamp (线下训练营)


學生在通過任一SPOC課程後,方可獲得前往美國波士頓進行線下訓練營的資格。具體時間待定。


2021年課程時間安排:


課程

時間

報名截止日期

Base SPOC

1月16日   - 2月27日

1月8日

Advanced SPOC

4月3日   - 5月15日

持續開放報名


(2021年SPOC課程時間)


課程

時間

報名截止日期

PBL

2月20日   - 5月15日

持續開放報名

PBL

6月5日   - 8月28日

持續開放報名


(2021年PBL課程時間)



課程费用:


● Base SPOC: $1,550 美金

● Advanced SPOC: $1,650 美金

● PBL:不同PBL课题課程费用不等,详情需向“AI+X” Blended Learning 課程组顾问老师询问了解

● Bootcamp: 待定



課程项目奖学金:


● (厦门大学校方奖学金安排)

● “AI+X” Blended Learning 課程组为厦门大学的同学准备了PBL奖学金供其申请。具体情况及申请可联系文章结尾課程顾问老师。



免費定向試聽公開課:


公开课由PBL 项目导师组亲自讲授,于每周在线上直播进行,主题包括但不限于:


● AI+X Blended Learning: Outcomes and Applications

● Base SPOC Summary and SPOC Platform Demo

● Machine Learning Applications Survey

● Machine Learning in Finance

● Atomistic Simulation

● Computer Vision and Image Processing

● Natural Language Processing

● AI+X Blended Learning 課程项目线上宣讲会(中文专场)



課程咨询:


关于課程报名、奖学金申请、公开课试听申请等,请扫描下方二维码添加課程项目顾问进行询问。(请注意:添加时请务必中文备注姓名,学校,学院及学号)



校內手續:


該項目爲國際處代轉項目,請申請人申請前仔細閱讀並核實項目信息,根據自身實際情況及在校學業完成情況自行向對方直接提交材料、提出申請。同時做好校內報備手續。

1)在申請截止日期之前,填寫申請表,提交給學院312辦公室安老師。由学院同意盖章后,扫描发送到 xmuicena@163.com

https://ice.xmu.edu.cn/info/1029/1866.htm(申請表)

2)在申請截止日期之前,签署同意书,扫描后发送到xmuicena@163.com

https://ice.xmu.edu.cn/info/1029/2351.htm(同意書)

3)在申請截止日期之前,到国际处网站注册:http://mcsc.xmu.edu.cn,注冊流程請見:https://ice.xmu.edu.cn/info/1141/2117.htm