招生狀態(tài)：招生中

開課時間：2023-7-1

課時安排：7周在線小組科研+5周論文輔導，教授全程參與

適合專業(yè)

項目適合人工智能、深度學習、計算機視覺、高性能計算、智能科學與技術等專業(yè)或對上述專業(yè)感興趣的學生。

學生需要具備微積分、線性代數、概率論與數理統(tǒng)計基礎，并能夠熟練使用Python編程。

項目收獲

1. 7周在線小組科研學習+5周論文指導學習 共125課時

2. 學術報告

3. 優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter

4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請）

5. 結業(yè)證書

6. 成績單

項目介紹

課題面向對計算機、機器學習、人工智能領域感興趣的高中生和大學生，結合學生校內所學知識量身打造，將以獨立且完整的形式介紹聯(lián)合學習的基本內容。

在本課題中，教授會從聯(lián)合學習的基礎領域開始講解，從監(jiān)督學習和訓練模型優(yōu)化切入，并逐漸從集中式機器學習向分布式機器學習進行過渡。

課題將涵蓋聯(lián)合學習的基本架構和算法，介紹對聯(lián)合學習算法進行設計分析時所需的主要工具，講解現(xiàn)有的計算框架，并結合自動駕駛等案例體現(xiàn)聯(lián)合學習的實戰(zhàn)應用。針對未來有意從事人工智能、機器學習相關行業(yè)及科學研究的學生，本課題將提供必要準備和堅實基礎。

項目大綱

監(jiān)督式機器學習和訓練方法簡介

機器學習優(yōu)化方法

分布式機器學習：架構和系統(tǒng)闡述

聯(lián)邦學習：基本算法

聯(lián)邦學習：高級分析和計算工具

項目回顧與成果展示

論文輔導

導師介紹

Soummya卡內基梅隆大學(CMU)終身正教授

Soummya教授于2010年獲卡內基梅隆大學電氣與計算機工程博士學位。2010年6月至2011年5月，他在美國新澤西州普林斯頓大學電氣工程系擔任博士后研究員，目前是卡內基梅隆大學電氣與計算機工程終身教授。

他的研究興趣包括大規(guī)模網絡系統(tǒng)、隨機系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)和數據科學中的決策，以及在信息物理系統(tǒng)和智能能源系統(tǒng)中的應用。導師于2016年獲得CMU院長早期職業(yè)獎，2016年獲美國自動控制委員會理論類最佳論文獎，2020年帶領CMU團隊在ARPA-E Grid Optimization Competition中排名前10，2022年獲選為IEEE會士。

報名方式:?回復關鍵詞「背景提升」