背景提升|科研项目|卡耐基梅隆大学|聚类方式的人工智能算法研究

从业者顺时针：计算机医学、信息医学、机器努力学习

非常适合人群：的学校生及以上

大信息的效益揭示主要集中会在信息的移向以及信息的信息处置能够等等。在产业演进的今天，大信息时代的到来，对信息的转成，信息的处置信息的存储器等带来了更加好的该软件，产业更加新的和新的产业肇始形成了一种推展力量，让大信息只能针对可发现事物的程序进行时备用建设工程，实现人类服务器以计算机信息错综复杂的协调。工程建设也将一个中会心着信息预测性统计分析与分类的技术开发—机器努力学习及深达努力学习展开。

推荐理由

01私立大学任教个人兴趣

Shlomo任教任卡耐基梅隆的学校（CMU）生前正任教，他曾在魏茨曼医学深入研究员(Weizmann Institute of Science)攻读博士学位。之后移居英国，并在坐落于英国宇航局兰利深入研究中会心的ICASE(医学与工程计算机应用深入研究员)管理工作。任教从1994年出任于卡内基梅隆的学校，深入研究顺时针最主要解决流体动力学方程和处置大规模最佳化的相关问题。

02工程建设生产量珍贵

●自然科学报告

●优秀学员获分庭抗礼师Reference Letter

●EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际大会记事邮寄与发表个人兴趣（可用于申请）

●结业证书

● 成绩单

工程建设内容

7周在线小组科研努力学习+5周深入研究成就个人兴趣努力学习 共125课时+不限时深入研究成就个人兴趣

● 数理逻辑与流行病学理论鲜为人知

● 统筹基本型机器努力学习：分类及回归模型

● 非统筹基本型机器努力学习：聚类及信息降维

● 深达努力学习与神经网络

● 另类深达努力学习框架介绍

● 自然科学讲座1：任教与各组同学揭示并评估个性化深入研究课题可行性，帮助同学明晰早先科研渐进

● 自然科学讲座2：同学将在本周课前完成MVC范本（prototype）及伪示例（Pseudocode），任教将根据各组进度进行时个性化个人兴趣，保证同学优质的终期课题生产量

● 工程建设成就展现

● 深入研究成就辅导

BG PLUS

经验分享

01

授课剪影

作业反馈

学员反馈

02

本工程建设将带领同学详细了解机器努力学习的主要作法和当前的深入研究顺时针，涵盖机器努力学习中会的不同搜索算法的统计分析与对比。工程建设在发表意见至今仍合理的如决策树的经典搜索算法外，还将发表意见以深达努力学习为例的改变了机器努力学习领域的技术开发。同学还将接触到现实世界中会的问题，在这些问题中会，将使用机器努力学习或深达努力学习中会的各种工具给出和统计分析样本信息，以及用Python及其中会的深达努力学习框架实现所学搜索算法的实践。

就让了解更加多工程建设情况，欢迎咨询BG自然科学理事