美国留学研究项目：计算机与人工智能专题（14天面授科研）
2024-05-17 16:42:11美国留学研究项目：计算机与人工智能专题（14天面授科研）
2024-05-17 16:42:11项目基本信息
专业类别
理工
参加形式
线下
适合人群
对计算机科学、计算机工程、人工智能等专业感兴趣的学生
导师介绍
Gregory
卡内基梅隆大学(CMU)教授&项目主任
Gregory导师现任是卡内基梅隆大学电子与计算机工程系教授。导师专长集中在软件系统，包括分布式系统、网络、云计算和操作系统，以及软件工程和取证计算机科学领域。导师有丰富的教学经验，算法和数据结构，以及高级本科和研究生系统课程。他曾担任卡内基梅隆大学国际知名编程团队的总教练、区域编程竞赛主任、计算机科学教学助理项目负责人、CMU计算机科学学院教育计算主任、CMU计算机科学硕士项目副主任、加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程硕士项目主任。他在克莱姆森大学开始了他的职业生涯，在CMU计算机科学学院任教16年，在海滩工作两年，并担任UCSD CSE硕士课程主任，然后于2017年回到CMU工程学院。他获得了SCS Simon卓越教学奖，SCS Habermann教育服务奖，ACM年度教练奖以及ECE Joel & Ruth Spira卓越教学奖的认可。
项目背景
算法是计算机科学的核心，推动着计算机科学的多样化发展。算法是为执行特定的任务而设计的一组指令。每当你使用手机、计算机、笔记本电脑或计算器时，其实都在使用算法。在计算机系统中，算法是由软件开发人员以他们选择的任何编程语言编写的逻辑。对算法进行系统的理论研究是至关重要的，这样才能形成（i）一些通用算法范例，（ii）在新环境中应用它们的技能，（iii）严格证明算法正确性的技术，（iv）限制最坏情况运行时间的工具，以及（v）评估、评论，并比较了不同的算法方法。随着几乎每个领域都变得数据驱动和计算化，算法的基本工作知识现在比以往任何时候都更加重要。项目将从传统算法过渡到人工智能等高阶算法。
项目大纲
一、项目大纲
传统数据结构与算法概览 Traditional data structures and algorithms
为给定算法的正确性或不正确性提供论证 Present arguments for the correctness or incorrectness of a given algorithm
对给定算法的效率行为进行推理和评估 Reason about and evaluate the efficiency behavior of a given algorithm
为给定的问题选择适当的数据结构和算法 Choose appropriate data structures and algorithms for a given problem
实现所选的数据结构和算法 Implement the chosen data structures and algorithms
人工智能与机器学习 AI and Machine Learning
项目回顾与成果展示 Program review and presentation
论文辅导 Project deliverable tutoring
二、适合人群
适合年级 (Grade): 高中生/大学生
适合专业 (Major): 就读于计算机科学、计算机工程、人工智能、数据科学等专业或对以上专业领域感兴趣的学生;
学生需要具备微积分及线性代数基础，修读过算法与数据结构的申请者优先
建议选修: Python编程与数据处理
三、项目介绍
在实际代码编写的过程中，程序员经常在问题抽象的环节面临着在几种数据表示之间进行选择的困难，不用的数据结构均有优缺点，并各自对应自己独有的一套算法。本项目将向学生介绍最常用的数据结构及其相关算法。重点将放在算法正确性的证明，算法性能的分析，以及如何选择正确的数据结构上。在项目中，我们将着重强调算法和数据结构的高质量实现，并将其引入机器学习与人工智能大背景下的程序设计。
课时安排
3周专业预修与在线科研+14天面授科研+5周在线论文指导
报名方式
项目收获
1、优秀学员获主导师Reference Letter
2、EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
3、项目报告
4、结业证书
