研究方向

机器学习

机器学习 是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。其中计算机视觉是机器学习时下最热的分支之一。深度卷积神经网络（CNN）在图像分类方面获得了突破性的成绩。而网络的深度至关重要。ResNet，既深度残差网络，是Kaiming He 在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出的算法。它在保证网络精度的前提下，将网络的深度达到了152层，后来又进一步加到1000的深度。

 

相关学科

计算机科学

 

关键词

搜索引擎、图像搜索、深度学习

计算机、人工智能、机器学习

应用数学、统计学、数据科学

 

项目导师

Bruce Yu

• 康奈尔大学硕士毕业；主修计算机科学；
• 研究领域：机器学习应用、物理计算、网络与分布式计算等；
• 多年机器学习相关项目研究经历。

教学成果

成果一：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。

 

成果二：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。

录取流程

有方探究项目采取审核制招生制度，每个课题每期至多录取两名学生，我们将通过两轮面试评估课程匹配度，以确定最终入选的学生名单。

 

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