• 2020-09-30
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麻省理工學院 “AI+X” Blended Learning項目以人工智能及其交叉領域為學科範圍⁉️,長期致力於為全世界的大學生全面提升其學術、科研🤌🏼、實踐應用、軟實力等四方面綜合實力。項目以Blended Learning (融合式學習)為教學法🕠,提供線上SPOC🫃🏽、線上PBL以及線下Bootcamp的課程模塊,現已開放申請,歡迎感興趣的同學報名。


一、申請資格:意昂2体育娱乐全日製在校學生

 

  • 對AI 感興趣🚸,希望在該領域拓展自己的科研、申學、就業等相關競爭力

  • 對AI 充滿好奇,希望了解自己是否適合踏入該領域發展

  • 具備一定基礎😷,希望了解世界前沿的AI技術及應用


二、項目授課團隊


  • 麻省理工學院計算工程中心主任

  • 麻省理工學院土木與環境工程系系主任

  • 麻省理工學院應用數學教授兼麻省理工學院地球資源實驗室主任

  • 麻省理工學院化學工程教授

  • 麻省理工學院機械工程教授

  • 麻省理工學院機械與海洋工程教授

  • 麻省理工學院電氣工程與計算機科學教授

  • 麻省理工學院工程學教授

 

三🚧、項目課程模塊

 

1🪵、必修模塊 —— SPOC (Small Private Online Course, 小規模在線教學)

模塊時長🤳🏿:6周

模塊形式:在線學習 (教授直播⏮、官方課程平臺錄播🉐、平臺課後測驗)

模塊學時:6 周,6-10小時/每周📍。(具體時長視課程安排)

可選模塊課程及開課時間:

1)Advanced SPOC🧛🏿‍♂️:將機器學習應用於工程和科學

開課時間🤰🏼:2020年11月1日

課程簡介:該SPOC會將在基礎SPOC中獲得的機器學習知識應用於各種主題,這些主題展示了人工智能在現實世界中的廣泛應用。學生將與世界知名教授一起探索諸如計算成像🐵、幾何表示、計算材料探索和復合設計等主題,這將使學生對機器學習技術正在革新的許多領域有更深入的了解。

高階SPOC涵蓋的主題包括但不限於:

  • Feature Engineering in Li-Ion Battery Life Prediction

  • Machine Learning for Computational Imaging

  • Seismic Deep Fakes: Neural Nets to Generate Missing Data

  • Prediction of Oil and Gas Production

  • Machine Learning in Geometric Representations

  • Quantifying Risk in Complex Systems Using Machine Learning

  • Machine Learning in Accelerating Computational Materials Discovery

  • Practical Machine Learning in Composite Design

  • Machine Learning in Aerospace

 

2) Base SPOC:機器學習,建模和仿真原理

開課時間:2021年1月16日

課程簡介🙀:該SPOC的重點是向學生介紹機器學習的基本技術,例如建模基礎,優化和概率方法🎃。通過學習平臺上課程、模擬練習以及互動式教授直播課程🤹,學生將在機器學習和人工智能打下堅實的基礎,這些基礎可用於此融合學習計劃和現實世界中的更高級課程🤽🏻‍♀️。

 基礎SPOC涵蓋的主題包括但不限於🧑🏻‍🦽‍➡️:

  • Introduction, Review of Linear Algebra and Matrix Operations, and Modeling Fundamentals

  • More Modeling and Simulation

  • Optimization and Data-Driven Modeling

  • From Optimization to Machine Learning

  • Probabilistic Methods

  • Case Studies and Summary

     

2♌️、選修模塊 —— PBL (Project-Based Learning, 項目製學習)

課程時間:任一SPOC課程結束後即開始PBL的課程學習

模塊時長🧔🏼‍♀️:12周

模塊形式🌮🏡:小組在線學習 (教授直播課程、科學研究👩‍🎨、科研論文寫作及產出)

模塊學時:平均每周6-10小時(根據實際情況)模塊簡介:PBL重在科研實踐,學生挑選個人感興趣的項目課題並在教授⏱、研究院組成的教學團隊提供的4-6個課題方向中擇一進行深入研究、撰寫論文🧑🏽‍🦰📼。教學團隊將基於實際情況指導論文發表🥦、進行推薦等。

可選模塊課程課題: 

  • Next-Generation      Hardware for Next-Generation AI Applications 適用於下一代AI應用程序的新型硬件

  • Natural      Language Processing 自然語言處理

  • Identifying      Handwritten Digits 使用卷積神經網絡識別手寫數字

  • Computer      Vision and Image Processing 計算機視覺與圖像處理

  • Atomistic      Simulation 原子模擬(材料方向)

  • Machine      Learning in Quantitative Finance 機器學習在量化金融中的應用


3、選修模塊 —— Bootcamp (線下訓練營)

學生在通過任一SPOC課程後🤼,方可獲得前往美國波士頓進行線下訓練營的資格。課程組將為參與SPOC模塊課程的同學保留3年Bootcamp模塊有效名額。


四、項目費用


Advanced SPOC: $1,650 美金

Base SPOC:$1,550 美金

PBL:不同PBL課題課程費用不等

Bootcamp: 待定



五、項目獎學金

 

具體請向課程項目顧問老師詢問🚥。


六☢️、項目宣講會及公開課

 

課程組每周進行線上宣講會(課程項目具體介紹)及公開課(由教學團隊帶來”AI+X“ 相關專題講座分享),具體信息請向課程項目顧問老師詢問。


七、報名方式

 

請掃描下方微信二維碼或搜索微信號”blendedlearningx” 添加課程項目顧問組官方微信。(添加時請務必中文備註姓名,學校,學院及學號👖,如“李明 意昂2体育娱乐 工學院 111111”)

 

 


申請須知:


註:以上項目為國際合作部代轉項目,請申請人申請前仔細閱讀並核實項目信息👨🏽‍⚖️🔃,根據自身實際情況及在意昂2學業完成情況自行向對方院校直接提交材料、提出申請。

 

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