我之前很不理解，为什么我身边的朋友

都对篮球、对NBA如此的着迷

直到我自己也入坑后，我才明白为什么

张伯伦单场百分、大鲨鱼扣爆球框、麦迪时刻、詹韦连线、诺天王单核带队夺冠

一个个经典时刻一次次将我平静的内心搅动的波涛汹涌

从曾经的乔老爷子、魔术师、天勾、答案

到如今的詹皇、字母哥、水花兄弟

每当一个个熟悉的名字被提起，平日里沉默寡言的我也会一反常态的变身话痨

当然，作为球迷我也有我喜欢的球星

那就是科比·布莱恩特

是他用那一次次经典的后仰跳投，以及永不言败的曼巴精神将我征服，从此NBA成为了我生活中不可缺少的一部分

这次，来自宾夕法尼亚大学的导师，会带你一起探讨研究NBA一代传奇巨星科比布莱恩特的超神之路，课题名称： 科比的投篮预测 。

随着数据科学的不断发展，在NBA里越来越重视数据对整个球队以及球员的帮助。一支球队选择球员很多时候都会参考球探报告，球探通过预测模型从现役球员中寻找模板预测新秀潜力；而球队经理则通过数据，探究不同战术寻找防守对方球星的最佳策略；球迷也乐于通过数据更科学地分析自己喜爱的球队与球星。

而在本次的探究项目中，你将有机会分析NBA历史上最伟大球星之一——科比布莱恩特近20年的投篮数据。通过分析每一次投篮对应的各项特征（出手点，投篮类型，对应球队等），制作出命中率预测模型。

这个项目的主要目的是为了让你掌握对机器学习以及数据分析的技巧并且熟练运用。制作完预测模型后可以在stats.nba.com下载更多数据以完善自己的模型，用在你喜欢的球队和球员中。

数据可视化   信息熵    决策树

计算机人工智能机器学习

数据科学应用数学统计学

• 研究方向是计算机视觉和图形学

• 曾完成双目摄像头的图像拼接工作

扫码免费咨询

本课题仅限1个名额  

AI + X 数据驱动型科研

AI＋X数据驱动型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。

AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

整个科研教学流程中，每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度，确保取得研究成果。

成果1：个性化个人网站展现学术研究成果

有方探究项目为学员制作个人网站展示学生的项目成果。网站展示包含项目课题介绍、研究过程、研究结论和学生学习心得等个性化内容，真实完整的反应学生的学习过程和个人学术成长与收获。

同时，有方探究项目的项目成果还可以投放到计算机行业交流平台GitHub等业内人士交流平台中，让更多人关注到学生的学术成果。在申请过程中，招生官极其重视学生的科研项目经历，个人网站可以作为重要成果展示，帮助学生在诸多竞争者中脱颖而出。

成果2 ：个人科研能力提升

学生顺利完成有方探究项目的所有课程学习后，相当于达到美国优秀大学本科三年级计算机学科方向课程项目或独立研究项目要求。在大学申请时，独立项目的研究经历将极大的展现学生的学术积极性和独立解决问题的能力。

请相信！！！

做科研，我们是专业的

Kobe帮你书写科研成果

悄悄告诉你，以前不相信我的人，现在大都在啃课本；现在相信我，咱们一起打篮球，一起上名校！！！

👇