人工智能专题：AI时代的魔法 机器学习模型的建立、对比、评估及其应用探究

作者：南星教育 来源：院校库 标签：大学排名

人工智能专题：AI时代的魔法 机器学习模型的建立、对比、评估及其应用探究

开始日期: 2025-07-26

课时安排: 4周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对人工智能、计算机科学、深度学习、机器学习、数据科学等感兴趣的学生

Instructor Introduction导师介绍

L老师

香港中文大学助理教授

香港中文大学

李老师 助理教授 博士生导师

KAUST 计算机科学 博士

香港中文大学 医疗保健人工智能（AIH）小组 Leader

哈佛大学 怀斯研究所 访问学者

麻省理工学院 客座助理教授

2022年 入选福布斯亚洲30岁以下精英榜名单

研究方向：机器学习、医疗保健和生物信息学的交叉点，开发了新的机器学习方法来解决生物学和医疗保健中的计算问题

他在顶级刊物发表了30多篇论文，如Nature Communications, PNAS, NAR, ICLR, ICML, Bioinformatics, ISMB/ECCB等；

Program Background项目背景

随着技术的发展，人工智能在社会的方方面面展现出颠覆性的突破。人工智能已经成为了下一辈学生的必修课。

Program Description项目介绍

本项目将主要介绍人工智能的基础概念及广泛的应用。学生通过该项目的学习，将了解人工智能所处理的各类数据以及如何对数据进行分析、人工智能的基本方法和原理、深度学习入门。同时，同学们也会实战练习一些入门级别的人工智能算法并应用人工智能算法尝试解决一些实际生活中的问题。本门课面向零基础同学，也不需要编程基础。

Syllabus项目大纲

人工智能概述：什么是人工智能；人工智能的成就与突破；数据及数据预处理

人工智能方法(I)---聚类算法：聚类概述；数据探索和距离计算；聚类算法

人工智能方法(II)---分类算法：分类概述；KNN算法与逻辑回归算法；聚类与分类的对比

人工智能算法模型评估：分类算法模型评估；Cross-validation；聚类算法模型评估；案例解析：社交平台垃圾内容过滤与信用卡反欺诈

深度学习简介：多层神经网络；模型的过拟合与欠拟合；卷积神经网络

项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

Program Outcome项目收获

4周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

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或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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