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海外暑期课程与科研项目

卡耐基梅隆大学计算机专业科研项目

来源:哈鲁教育 2018-06-26


卡耐基梅隆大学计算机专业科研项目

Carnegie Mellon University CS Research


学校简介


美国卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University),简称CMU,坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡(Pittsburgh),是一所拥有13,600名在校学生和1,423名教职及科研人员的世界著名学府。该校拥有享誉全球的计算机学院和戏剧学院,其艺术学院,商学院,工程院以及公共管理学院等也都在全美名列前茅。


CMU由工业家兼慈善家安德鲁·卡耐基于1900年创建,当时名为卡内基技术学校,1912年改名为卡耐基梅隆大学,开始向以研究为主的美国重点大学转变。其在2016-17泰晤士高等教育全球大学排名中位列世界第23,包括工程与技术排名世界第15,商业与经济排名世界第16,计算机排名世界第6,全美大学排名第16 。在2018年QS世界大学排名中,其计算机与信息系统学排名世界第3,统计与运筹排名第8,数学第16, 电子工程排名第18。截至2017年卡耐基梅隆大学共培养出了12个图灵奖,20个诺贝尔奖,9个奥斯卡,114个艾米奖,44个托尼奖。


科研时间

6月1日--9月1日,每期时间长度为3—4周;


科研主题

机器学习;人机交互;通讯技术;用户研究;移动系统;知识图谱;自然语言理解;


面向对象

以欲申请美国名校计算机类、电子工程类、自动化、数据挖掘类、统计类等相关专业的本科生、研究生为主;


学生参加CMU人机交互导论科研组,让学生了解人机交互领域主流研究方向和科研项目,掌握人机交互和人工智能的前沿问题,和迅速习得人机交互研究的主要研究方法。


科研内容


科研内容包含四个方向的科研课题。


研究模块1:高维数据中的模型选择

关键词:机器学习,数据挖掘,统计,高维统计,模型选择,可以应用在以计算生物学为主的多个领域。

这个大数据的时代见证了数据量的海量增长,在数据量的海量增长的同时,每一个数据所携带的信息在以更快的速度增长,带领我们来到了一个高维数据的世界。在机器学习或者统计学领域,我们通常称那种特征的数量比数据本身的数量多的问题成为“高维问题”。很直观地,我们可以预见此类高维问题的难度:我们将不会有足够的信息来学习这些特征。从统计学和机器学习的角度讲,这个世界还没有办法解决相关问题。


研究模块2:深度学习的最新应用

关键词:深度学习,在医疗,多媒体的各种新时代数据上的应用。

深度学习是这个时代最火的话题,对于其相关的特点和简介请见我们最新的论文。然而,想要很好的使用深度学习来处理相关问题,研究人员需要很好的了解问题的本身来设计出合理的模型。例如,选择叠加网络,就是一个特别设计的用来处理非同源数据的深度学习模型。在相关论文中,该网络之于传统的模型展现了极强的优势。这个项目主要鼓励同学们去使用选择叠加网络探索更多的相关应用。比如:多模态情感分析、医疗健康相关应用、人类基因组探索。还可以从选择叠加网络出发,对模型和优化方法本身进行探索。


研究模块3:通过深度增强学习建立生物数据库

关键词:深度增强学习,信息提取

随着深度学习的发展,深度增强学习也高歌猛进。前些日子在围棋界大展拳脚的alphaGO便是一个证明,据悉,很快就可以诞生擅长于星际争霸的深度增强学习算法了。我们这个项目的原理与这些项目相似,但是应用更加实际。这个项目主要是要求同学们使用深度增强学习来获取信息,自动化地建立一个关于生物医疗知识的数据库,比如,我们将用到这两篇文献使用的技术[1, 2] 。这个项目需要很多不同角度的同学的帮助。擅长变成或者深度学习相关理论固然好,但是没有任何相关背景的同学也可以找到用武之地。


研究模块4:计算生物学时下热点探讨

关键词:计算生物学,机器学习,数据挖掘,文献阅读

这个项目的目标很简单:我们一起浏览当下在计算生物学最热点的论文(例如[1,2,3]),然后一起共同探讨。通过这个项目,每个同学的学术水平,学习能力,展示,写作的技巧都将有所提升。此外,同学们还可以获得今后科研的相关背景知识。这个项目尤其适合没有过硬背景的同学。



 
科研收获


1. 进入美国顶尖名校实验室,接触尖端科学;

为未来在美深造做准备;顶级名校的实验项目是对你有能力完成名校研究最好的证明。


2.师从美方导师开展实验项目;

高层次的人脉和校友关系,与你为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科学院院士、企业届领袖,你将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质。


3.获得美方导师推荐信+科研证书;

一封有分量的推荐信,高含金量收获助力未来留学深造及就业。


4.全天候专业英语环境,迅速提升专业水平;

提升沟通和专业英语水平,提升专业知识和能力,用实践使自己的理论知识更加具体形象



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