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项目名称

剑桥大学导师人工智能与数据科学科研项目

项目基本信息

行程时间：2周在线专业预修+2周深入面授

线上远程：2023年7月8日-2023年7月21日

线下实地：2023年7月23日-2023年8月6日

招生年龄：高中生/大学生 

适合专业：欲申请人工智能、数据科学、计算机科学、机器学习、软件工程学等相关专业的大学生及学有余力的高中生

招生要求：符合年级要求，具备一定英语能力，能胜任全英文课程及完成导师任务，具备团队合作精神。

项目地点：英国

报名截止时间：2023年5月31日

4月20日前报名学生即可进入全球大师讲堂，提升国际化视野，并提前适应英文授课节奏。

项目介绍

The University of Cambridge剑桥大学坐落于英国剑桥郡，是一所公立研究型大学，采用传统学院制，是英语世界中第二古老的大学，前身是一个于1209年成立的学者协会。剑桥大学在众多领域拥有崇高学术地位及广泛影响力，被公认为当今世界最顶尖的高等教育机构之一。 剑桥大学是英国罗素大学集团、全球大学高研院联盟、金三角名校、国际应用科技开发协作网及剑桥大学医疗伙伴联盟成员，衍育了科技聚集地“硅沼（Silicon Fen）”。校内共设八座文理博物馆，馆藏逾1500万册的图书馆系统及全球最古老的出版社—剑桥大学出版社。剑桥大学2021-22年度位居THE世界大学排名第5、QS世界大学排名第3、U.S. News世界大学排名第8、软科世界大学学术排名第3。

近年来，人工智能数据科学技术不断突破与发展。卷积神经网络CNN开启了深度学习新篇章，推动计算机视觉落地自动化驾驶等诸多领域；循环神经网络RNN推动了自然语言处理，使得机器翻译、智能语音技术日趋成熟；深度学习之上，强化学习图神经网络GNN的崛起正在深度赋能数据挖掘，将成为企业场景拓展、数据整合、行业效率飞跃的关键。项目将聚焦强化学习，特别是图神经网络GNN这一构筑未来数字生态的核心数据科学技术。

项目内容涉及强化学习核心理论和技能，具体包括遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程、优化控制、图神经网络（graph neural networks; GNN）、自动机器学习（Auto ML）等。学生通过项目了解如何开发基于强化学习的生产力软件，在结束时提交项目个性化研究课题报告，进行成果展示。

个性化研究课题参考： 强化学习在博弈论中的应用：类alpha算法开发 利用经验留存解决强化学习所需样本太多问题的可行性分析 强化学习中的机器奖励设置方法迭代 为强化学习过拟合的特定场景重新建模的自动过程研究 具有精确尺度估计的动作-评价网络结构与强化学习优势函数

学生将进入到世界知名学府-剑桥大学，在为期两周的实地科研学习中与教授、Teaching Fellow面对面交流，在实验室中将理论与实践结合，沉浸式感受浓厚的学术氛围。用餐在校内食堂、住宿在学校宿舍中、生活在美丽、静谧的校园内，学生将真正零距离体验名校文化与生活方式。

The content of the project involves the core theories and skills of reinforcement learning, including genetic algorithm, reinforcement learning framework, Q-learning, actor-critic (AC) model, Markov decision process, optimal control, graph neural networks (GNN), automatic machine learning (Auto ML), etc. Students learn how to develop productivity software based on reinforcement learning through the project, and submit a personalized research project report at the end of the project to display the results。

Personalization research topic reference: application of reinforcement learning in game theory: feasibility analysis of using experience retention to solve the problem of too many samples required for reinforcement learning in the development of alpha-like algorithm; automatic process research of re-modeling for specific scenes that reinforcement learning is over-fitted by iterative machine reward setting method in reinforcement learning; action-evaluation network structure with accurate scale estimation and reinforcement learning advantage function。

项目大纲

强化学习：项目将在本周聚焦遗传算法和强化学习框架。 Introduction to reinforcement learning

环境：强化学习由智能体和环境两部分构成。项目将在本周探讨离策略、无模型强化学习算法 Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程等。Environment

优化：项目将在本周深入学习强化学习与优化控制。 Optimization

集成与控制 Integration and Control

集成：项目将在本周进一步探讨图神经网络（graph neural networks; GNN）、自动机器学习（Auto ML）等。 Integration

项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

论文辅导 Project Deliverables Tutoring

项目亮点

1、精选教学团队

由顶尖学府的知名教授领导的教学团队，包括Teaching Fellow、班主任等资深教学人员，致力于为学生提供卓越的教育体验。

2、课题覆盖面广：

除了金融、计算机等热门领域，我们同样涵盖生物信息学和电子工程等相对小众的学科。我们努力提供全面的教资源，让更多学生有机会探索自己感兴趣的领域。

3、珍稀海外线下体验：

在实地科研学习中与教授、Teaching Fellow面对面交流，在实验室中将理论与实践结合，沉浸式感受浓厚的学术氛围。 用餐在校内食堂、住宿在学校宿舍中、生活在美丽、静谧的校园内，学生将真正零距离体验名校文化与生活方式。

4、诺奖得主助阵：

Bonus！诺奖得主将受邀与报名学生分享交流研究历程与前沿研究领域。

项目收获

1、结业证书

证书模板仅供参考，以实际颁发为准

2、学术报告

3、优秀学员获主导师Reference Letter

在学生遵守项目守则顺利完成项目的前提下：

a、所有学生均可以收到如上图所示的电子版Reference Letter 

b、优秀学员获主导师网推资格（支持8封网申）

4、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（共同一作或独立一作可选）

5、成绩单

导师介绍

Pietro

剑桥大学 University of Cambridge

终身正教授

Pietro导师现任剑桥大学计算机科学与技术终身正教授，意大利国家认定Top100科学家， H-index64，被引用次数35000+。教授2021年连中三篇计算机顶会ICML，其论文还曾发表在包括世界级学术期刊 《Nature》。导师持有欧洲学习和智能系统实验室（Ellis；欧洲大型跨国人工智能研究所，目前拥有千位全球顶尖计算机工程师、数学家和其他领域科学家，旨在重构欧洲人工智能前沿研究）席位、剑桥大学大数据研究指导委员会席位。Pietro导师的研究兴趣为人工智能图神经网络建模，在国际知名学术期刊发表论文多篇，曾荣获欧盟委员会未来与新兴技术（FET；迄今欧盟规模最大、资助力度最强的科研资助项目之一）会展三等奖。

Dr.Pietro is a Full Professor at the Department of Computer Science and Technology of the University of Cambridge and a member of the Artificial Intelligence group. Prof. Pietro is also a member of the Cambridge Centre for AI in Medicine. His research interest focuses on developing Artificial Intelligence and Computational Biology models to understand disease complexity and address personalized and precision medicine. The current focus is on Graph Neural Network modeling。

任职学校：剑桥大学建校于1209年，是世界范围内历史最为悠久的大学之一，英国Top2名校，G5名校之一。剑桥大学享有世界声誉，在英国社会和高等教育系统中具有极其重要的地位，同时具有广泛的世界性影响。许多青年学子都以到剑桥大学深造为理想。剑桥大学在2020年QS世界大学综合排名位列第7。

参考行程安排

备注：*课程内容可能会根据学生实际情况做细微调整；实际行程以最终出团安排为准，抵达时间以实际航班回国为准，有可能涉及+1天

住宿及就餐安排

住宿：校内住宿，单人间

就餐：校内就餐，工作日提供一日三餐，周末提供 Brunch + Dinner 两餐（具体菜单以学院定制为准）

营地所在学院：

剑桥大学Jesus College位于剑桥市中心偏东北，是剑桥最大的学院，成立于1496年，至今已有五百多年。耶稣学院的主校区占地约33英亩，包括各种野生动物栖息地，包括从麂鹿到筑巢的麻雀鹰、水田鼠到普通蝾螈等等各类不同的野生动物。学院宽敞开阔，有一个24英亩的运动场和花园，挨着剑桥最美的草坪（Jesus Green），风景优美。远离主要的旅游路线，环境幽静，但距离市中心步行也只需要5分钟，地理位置优越，给学生的学习和生活提供了极大便利。学院内还会不定期举办各种各样的艺术和戏剧、音乐、体育、社会和社交活动。百年图书馆是学院的工作图书馆，24小时开放，里面共有超过60000本书和其他资源，涵盖了大学的大部分教学课程。学院内的宿舍均为单人间，且都经过大规模的翻新达到了高标准。卧室光线充足，除了舒适的床之外，还配备了学习桌椅、休息沙发以及足够的存储收纳空间。公共厨房配置了冰箱、水壶、烤面包机、微波炉、餐桌等众多设备，可以满足学生的基础得餐饮需求。同时也配备了干净整洁 的卫生间、淋浴设施以及洗衣设施。学院内的Cafeteria 餐厅提供一系列美味地道的食物供品尝。丰富全面的设施和场所能够在活动期间，全方位地保障学生的学习和生活质量。

温馨提示：学生将在学院内参加一次 FormalDinner 庆祝结业，Dress Code 为 Smart Causal，建议提前准备好相关衣物

费用说明

费用包含：

1. 项目期间的课程费，师资费

2. 项目期间的校内住宿和就餐（工作日一日三餐，周末两餐）

3. 规定时间内的接送机

4. 全程班主任服务及保险费

费用不含：

1. 学生所在地至目的地的往返机票

2. 学生项目期间在活动地产生的本土交通费用

3. 学生的一切个人消费

4. 护照办理费用

5. 办理签证涉及到的交通费用以及相关资料准备费用

6. 费用不含未列明以外的所有费用