集思学院的「线上学术营」程序开发中的机器学习算法项目，适合就读于软件工程、计算机科学、数据科学、生物信息等专业或对以上专业感兴趣的学生，项目内容包括在线小组科研学习+论文辅导。
一、项目详情
项目中将重点探究器学习中的经典算法和深度学习中的神经网络的构成，导师将结合相关理论，以生物数据的处理为例，类比健康监测程序，带领学生开发并优化自己的算法小程序并完成项目报告，进行成果展示。在此过程中，你将了解到人工智能及机器学习算法的广泛应用及其给软件工程带来的无限可能性。
二、适合人群
大学生
就读于软件工程、计算机科学、数据科学、生物信息等专业或对以上专业感兴趣的学生。学生需要具备编程经验。
三、项目大纲
数据挖掘与处理：导师将首先列举复杂的生物数据，深入浅出至普适方法Intro to biomedical applications;Data exploration and preprocessing
线性回归模型在分类和聚类中的作用Linear models for regression;Linear models for classification
正则化;分类器训练;特征选择Regularization;Training a classifier;Feature selection
训练和评估分类器：导师仍将以当下最火热的医学程序为例Training and evaluating a classifier in a biomedical context
人工神经网络;深度学习Artificial neural networks;Deep learning RNN&CNN
项目回顾和成果展示Program review and presentation
论文辅导Project deliverable tutoring
四、时间安排与收获
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习共125课时
学术报告
*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全文投递与发表
结业证书
成绩单
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。
