目標衝進美本Top 50？這些新穎的AI項目讓你脫穎而出

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AI學習離不開實踐，僅僅通過苦讀深奧的理論，學生會感到非常艱難和無趣。

AI所設計的理論與演算法都是從實際應用中發展出來的，因此AI學習必須回歸課題。

有方AI探究項目，將基礎的AI演算法應用於生活中某一實際領域，通過整個項目的探究和學習以及與導師的溝通不僅可以提高學生的思維能力。

當學生具備科研思維，數據思維，結構性思維以及問題導向思維後，學生們在面對新的領域，新的問題時，能夠顯得更加自信與自如。

從基礎到進階，32課時實操

1對1對話頂尖人工智慧導師

根據興趣自由選擇探究課題

深入AI研究的高級領域

本課程適合以下學生參與：

9-11年級0基礎入門科研學生

對科研、編程和數學充滿興趣

有志於衝擊 Top 50 美國名校

提升自身競爭力、豐富自己的簡歷

本項目4大超值回報

1

你最終符合學術標準的論文，可發表在定製的個人網站；

2

你最終的項目成果，可發布在業內人士交流平台上進行展示：GitHub（計算機行業交流平台）、Kaggle（數據科學行業交流平台）等；

3

你將與來自CMU、JHU、UCLA等行業內頂尖導師共同學習、深究項目；

4

你將完全掌握和運用簡單AI模型解決AI課題的能力，其水準相當於美本三年級課程；

學生還將收穫更多······

權威的導師團隊

探究項目導師均來自CMU、JHU、UCLA等美本 Top 30 頂尖高校博士、碩士以及行業內頂尖AI科研人員；

在AI及相關領域擁有多年教學開發和一線教學經驗，專精於人工智慧在醫療健康、數據挖掘、經濟金融、生物基因等領域的應用與研究，具有豐富的前沿科研經驗。

部分導師學術論文多次在SCI及EI等國外期刊上發表，相關科研學術成果多次被業界人士所引用，同時多項研究成果在國際領域權威大賽中獲獎。

學生將於他們共同學習，快速進步

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可

選

課

題

每位可根據自身興趣，選擇一個課題進行深入探究。

趣味AI

可視化聲音聚類Voice Cluster Visualization

用人工智慧實現簡筆畫Teaching Computers to Sketch

使用深度學習將描述轉化為圖像 Using Deep Learning to Generate Images from Descriptions

使用深度學習將圖像轉化為描述 Using Deep Learning to Generate Descriptions from Images

人工智慧玩遊戲：谷歌霸王龍小恐龍 How AI Can Play Games – Google』s Running T-Rex

基於深度學習的圖像定位技術 Image Positioning based on Deep Learning

基於深度學習的圖像風格變換技術 Using Deep Learning to Transform Image Style

用人工智慧生成手寫字 Generating Handwritten Figures by Artificial Intelligence

經濟金融

網路購物經濟學分析Economic Analysis of Online Shopping

健康保險計劃經濟學分析An Economic Analysis of the Value of Health Insurance Plans

利用機器學習演算法和宏觀經濟數據預測中國房價變化 Predicting Housing Price in China through Machine Learning and Macroeconomics Data

生活社會

科比的投籃選擇Shot Selection for Kobe Bryant

共享單車的需求研究 Demand of Shared Bike

舊金山犯罪分類研究 San Francisco Crime Classification

收容所動物福利研究 Welfare Analysis of Animals in Shelter

森林覆蓋種類預測 Predicting Types of Forest Cover

生物醫學

中國城市中二手煙與早產兒風險的聯繫Passive Smoking and Preterm Birth in Urban China

基因組中的染色體斷裂信號Chromosome Breakage Signal within a Protist Genome

*註：每一期每一個課題至多招收兩名學生

如果你對以上課題感興趣

系統教學計劃

以下為本課程項目具體教學計劃

請仔細閱讀

銜接課程：壹

課程時長：7課時

Chapter 1 Python語言基礎

數據結構（數字，列表，字典等）

邏輯語句（if-else）以及循環（for-loop，while-loop）

函數/庫的調用以及文件導入（excel file, csv file等）

數據可視化（matplotlib庫）

Chapter 2 微積分

極限以及連續的定義

函數微分的計算

函數積分的計算

SymPy庫的應用

Chapter 3 線性代數

向量與標量

矩陣以及矩陣的運算

NumPy庫的應用

Chapter 4 概率與統計

概率以及條件概率

概率密度的介紹

描述數據的統計量（均值、方差等）的含義和應用

Python統計函數的介紹

PBL課程：貳

課程時長：8課時

課程簡介

人工智慧以及機器學習介紹

機器學習模型的評估

決策樹分類的理論以及程序實現

Logistic Regression的理論以及程序實現

KNN演算法的理論以及程序實現

樸素貝葉斯模型的理論以及程序實現

進階課程：叄

課程時長：10課時

課程簡介

人工智慧和機器學習項目的課題探究流程

數據分析和特徵選擇的原理與程序實現

Regression演算法的原理和程序實現

Support Vector Machine演算法原理和程序實現

Artificial Neural Network演算法原理和程序實現

Clustering演算法的原理和程序實現

Dimension Reduction的原理和程序實現

直播指導課程：肆

課程時長：6~12課時

課程簡介

課題入門

數據可視化

特徵工程

基本機器學習方法

高級機器學習方法

結果總結

本系列課程總計課程時長31~37課時，其中銜接課程、PBL課程、進階課程為錄播課程，學生可以合理安排時間，根據自己學習進度反覆、自由學習，直播指導課程為科研導師在線直播。

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增

值

服

務

每位報名學生，在課程學習期間可以使用有方AI編譯雲平台。

有方AI雲

傳統編譯平台

簡單

易用

一鍵式快速創建編譯構建任務，滿足個性化需求。

配置複雜（一個編譯環境搭建大約需要15~30小時）

易用性差

全平台

支持

在線雲編譯平台

無障礙支持主流操作系統

真正可實現跨平台操作

只能在一個操作系統中使用

不同操作系統編譯界面差異較大

難以跨平台操作

豐富

工具棧

加入所有常用AI工具棧及應用數學工具棧，最高配置可以支持AlphaGo所使用的TensorFlow

所有工具棧需要學生自行搜索、下載、配置、整合，容易導致整合失敗

友好的交互界面

交互界面操作簡單，上手簡單

支持按照Cell運行

界面複雜

操作不便

購買須知

有方教育版權聲明

本課程全部內容，包括但不限於視頻、音頻、圖片等，嚴禁對外分享，一經核實，將移除聽課資格，費用不退，並執行相應的法律程序。

|本文為媽媽圈推廣文章。產品服務由有方教育提供。|

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