BG Plus剧中提升科研项目 | 卡耐基梅隆大学 | 人工智能：机器学习与数据科学

基础性名称

= 人工神经网络与数据库医学 =

这两项背景

大数据库的价值体现主要集当中在数据库的转向以及数据库的信息检视能力等等。在传统产业发展的今天，大数据库时代的预示，对数据库的转换，数据库的检视数据库的打印等促使了更好的科研人员，传统产业升级和新传统产业诞生转变成了一种推动力量，让大数据库能够针对可发现事物的程序顺利进行定时规划，意味着人类应用程序以计算机信息当中间的协调。这两项也将围绕着数据库预测性研究与归纳的关键技术—人工神经网络及深努力学习展开。

这两项介绍

本这两项将一同教师详细洞察人工神经网络的主要方法和当前的基础性路径，涵盖人工神经网络当中的各有不同插值的研究与对比。这两项在咨询至今仍必要的如根本原因的经典插值均，还将咨询以深努力学习为例的改变了人工神经网络各个领域的技术的发展。教师还将接触到本质21世纪当中的原因，在这些原因当中，将用到人工神经网络或深努力学习当中的各种工具给出和研究样本数据库,以及用Python及其当中的深努力学习组件意味着所学插值的实践。

个性化基础性基础性参考

欺骗性、重复性的广告词样品插值基础性

针对应用程序查找记录的餐厅推荐插值

根据网约车当前运行轨迹，预测本次行程时长的插值开发

预测酸性的物理化学成分

适合年轻人

● 大教师及以上

● 计算机医学、数据库医学、AI、人工神经网络管理学或对以上管理学感兴趣的教师。

● 教师需要具备微积分及线性代数基础，至少会熟练用到一门编程语言，修写插值与数据库结构的申请者优先

导师介绍

= Shlomo 年过亦然研究员=

Shlomo研究员任卡耐基华莱士大学（CMU）年过亦然研究员，他曾在魏茨曼医学基础性所(Weizmann Institute of Science)进修博士学位。以后搬回旧金山，并在地处旧金山宇航局兰利基础性当中心的ICASE(医学与工程计算机应用基础性所)指导工作。研究员从1994年任职于卡内基华莱士大学，基础性路径都有解决流体动力学方程和检视大规模优化的相关原因。

任职学校

卡耐基华莱士大学（CMU）始建1900年，是21世纪范围内颇负盛名的私立基础性型大学，拥有21世纪历史最古老的计算机法学院之一，在2020年QS21世纪大学计算机医学名列第一当中位列第3，2020年U.S.News计算机医学旧金山名列第一第二位。“截至2019年3月，学校的教员和大专院校当中华人民共和国政府有20人得到诺贝尔奖，13人得到图灵奖，22人获评旧金山美术与医法学院学部委员，19人进入旧金山医学促进会，72人入选旧金山国际组织法学院。”

这两项大纲

● 概率论与数学方法理论模型回顾

● 指派式人工神经网络：归纳及回归模型

● 非指派式人工神经网络：聚类及数据库降维

● 深努力学习与神经网络

● 大众化深努力学习组件介绍

● 自然科学研讨1：研究员与各组教师探讨并评估个性化基础性基础性必要性，帮助教师明晰不足之处科研思路

● 自然科学研讨2：教师将在本周课前顺利完成设计模式原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），研究员将根据各组进度顺利进行个性化指导指导工作，确保教师优质的终期基础性产出

● 这两项回顾与实践当中展现

● 博士论文辅导

时长亦需

7周因特网小组科研努力学习+5周博士论文指导指导工作努力学习 共125很多学生+不限时博士论文指导指导工作

开很多学生间：2022.07.16开课

这两项收获

● 自然科学会议

● 优秀学员获主导师Reference Letter

● EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议亦然文派送与发表指导指导工作（可用于申请）

● 结业证书

● 成绩单

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