线上1V1学术科研项目：普林斯顿大学终身教授研究项目推荐

【ASC MENTORSHIP】#线上1V1学术科研项目#

普林斯顿大学/终身教授「计算机科学、数据科学、机器学习...」

教授介绍

PROFESSOR

ES2023160

普林斯顿大学终身教授

理论机器学习小组的成员

国际会计准则的成员

曾获得了Trevor Hastie和

Jonathan Taylor的应用数学博士学位

该教授是普林斯顿大学电气与计算机工程和计算机科学学院终身教授，也是理论机器学习小组的成员。在此之前，他是国际会计准则的成员，并在南加州大学担任助理教授三年。该教授是加州大学伯克利分校计算机科学系的博士后，与迈克尔·I·乔丹合作，还与本·雷希特合作。在他的学术生涯中他获得了Trevor Hastie和Jonathan Taylor的应用数学博士学位。他在杜克大学获得了Mauro Maggioni的数学学士学位。

适合人群

√ 对计算机科学、信息工程、数据科学、高等数学、统计学、机器学习、深度学习、优化、强化学习等感兴趣的同学

√ 有意提高自身知识水平和学术能力的同学

√ 有留学意向、参与自主招生选拔、跨专业深造或计划考取名校的同学

√ 希望提升留学文书申请质量，锻炼英文论文撰写能力的同学

√ 希望在学术期刊上发表论文提升个人竞争力的同学

√ 对海外名校课堂深感兴趣或已收到海外大学录取信，想提前跨越中外学制鸿沟的同学

研究方向

Research Interests

Option 1

本课程将大致概括以下方向：神经网络和深度学习基础

改进神经网络的技术：正则化和优化、超参数调整和深度学习框架（Tensorflow 和 Keras）

组织和成功构建机器学习项目的策略

卷积神经网络及其应用（物体分类、物体检测、人脸验证、风格转换…）和相关方法

递归神经网络及其应用（自然语言处理、语音识别等）和相关方法

Option 2

机器如何从数据或经验中学习以提高给定任务的性能？在有限的时间和内存资源下，机器如何实现能够很好地适应新情况的性能？这些都是机器学习的基本问题，机器学习是一个不断增长的知识领域，它结合了计算机科学、优化和统计技术。

本课程将全面概述受监督的机器学习：

监督学习：给定一个预测任务的输入和相应输出的集合，我们如何准确预测与未来输入相对应的输出？

课程将包含以下小点：线性和邻域法回归；线性和邻域法分类；神经网络；树木和合奏；内核方法；推荐系统

Option 3

机器学习其实就是由模型的表示，优化和模型评估三部分组成。将一个实际问题转化为待求解的模型，利用优化算法求解模型，利用验证或测试数据评估模型，循环这三个步骤直到得到满意的模型。

因此，优化算法在机器学习中起着一个承上启下的作用。本课程我们将聚焦机器学习优化的以下内容：线性优化；鲁棒优化；网络流量；离散优化；动态优化；非线性优化。

*以上内容均为参考，可根据学员实际需求在教授研究范围内定制化课程方向及内容。

项目收获

Project harvest

学术性推荐信

教授亲自撰写的学术性推荐信，保证学生进行多学校申请以及多国家申请学术性推荐信的要求，提高录取率！

定制化学术论文发表

在执教教授指导下，完成一篇“独立一作”且具有含金量高、符合学术标准的论文，可定制化发表在国家级、CPCI、国际会议期刊上。

哥大写作教授指导

特聘哥伦比亚大学写作项目教授亲授论文训练和论文写作指导。帮助学员成功产出高质量的学术写作文档（文章、论文或报告）。

官方学术评价报告

所有成功完成本项目的学员都将获得来自执教教授亲自评测的官方学术评价报告：教授根据最终学术报告内容量身定制的推荐信。

学术能力全面提升

该项目基于学员兴趣进行课程定制，培养学员的综合学术能力提升，为未来的学术生涯奠定基础。

项目亮点

Project Highlights

课程时间 ：全年滚动开班

授课平台：CLASSONE +ZOOM

课程时长：总授课时长15小时：1V1教授科研5小时、10小时学术写作课。

由顶尖大学院长/系主任/终身教授亲自执教的青少年学术项目师资远超美国本土的同类高校科研项目。

教授全英文授课，保证最佳课堂参与度，课堂讨论锻炼发言能力，教授全程指导小组科研，激发批判性学术思维，实时解决学术问题。

项目提供完整的科研体系，特聘哥伦比亚大学写作项目教授亲自进行科研训练和论文写作指导。

详情请咨询顾问

项目亮点

1、教授推荐信：按照学员在课程中的表现、作业完成度以及团队合作结果等进行个性化、定制化的评定。

2、论文发表：在执教终身教授与哥大写作项目教授的指导下，完成一篇“独立一作”且具有含金量高、符合学术标准的论文。（可定制发表国际期刊）

3、学术评价报告：成功完成本项目的学员都将获得来自执教教授亲自评测的学术评价报告。

4、科研项目成绩单：鼓励学生专注学习过程中的每个阶段，并独有单独的展示环节，最终将获得由教授亲笔签名的成绩单。

5、学术能力提升：注重学员的创新能力、资料收集与处理能力、批判性思维能力、问题解决能力、分析能力、语言运用能力等做学术科研必需的基础素质。该项目基于学员兴趣进行课程定制，培养学员的综合学术能力提升，为未来的学术生涯奠定基础。