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项目名称

2023年暑期启德学游【名校科研】
美国哥伦比亚大学导师计算机与人工智能科研项目

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：欲申请计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、数据科学、生物医学工程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：美国•纽约

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

Columbia University in the city of New York哥伦比亚大学（Columbia University）创立于1754年，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界著名私立研究型大学，为美国大学协会的十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。在多个榜单上排名美国前五，世界前十。哥伦比亚大学是美国历史最悠久的五所大学之一，也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一，截止2020年10月哥大的校友、教授和研究人员中共产生了96位诺⻉尔奖得主。哥伦比亚大学名列2022U.S. News美国最佳大学排名第2名、2022U.S. News世界大学排名第6名、2021U.S. News美国最佳大学排名第3名、2021软科世界大学学术排名第8名、2021CWUR世界大学排名第7位。

机器学习是一门多学科交叉专业，将计算机作为工具实时模拟人类学习方式，将现有内容进行知识结构划分有效提高学习效率，知识内容涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识。由于机器学习可以有效利用数据解决简单规则不能处理或者难以解决的问题，机器学习广泛应用在于搜索引擎、无人驾驶、机器翻译、医疗诊断、垃圾邮件过滤、人脸识别、数据匹配、信用评级等场景。项目将为围绕机器学习算法与其在生物医学监测领域的具体应用展开研究。

项目中将重点探究器学习中的经典算法和深度学习中的神经网络的构成，导师将结合相关理论，以生物数据的处理为例，类比健康监测程序，带领学生开发并优化自己的算法小程序并完成项目报告，进行成果展示。在此过程中，你将了解到人工智能及机器学习算法的广泛应用及其给软件工程带来的无限可能性。

学生将进入到世界知名学府-哥伦比亚大学，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。

With billions of mobile devices worldwide and the low cost of connected medical sensors, recording and transmitting medical data has become easier than ever. However, this ‘wealth’ of physiological data has not yet been harnessed to provide actionable clinical information. This is due to the lack of smart algorithms that can exploit the information encrypted within these ‘big databases’ of biomedical time series and images and take individual variability into account. Exploiting these data necessitates an in-depth understanding of the physiology underlying these biomedical time series and images, the use of advanced digital signal processing and machine learning tools (e.g. deep learning) to recognize and extract characteristic patterns of health function, and the ability to translate these patterns into clinically actionable information. The creation of intelligent algorithms combined with existing and novel wearable and portable biosensors offers an unprecedented opportunity to monitor patients remotely (i.e. outside of the traditional clinical setting) and support the management of their condition. Data science to solve practical medical questions in this course you will learn about aspects of information processing including data preprocessing, visualization, regression, feature selection, classification (LR, SVM, NN), and their usage for decision support in the context of healthcare. The course aims to provide an overview of computer tools and machine learning techniques for dealing with medical datasets (time series). The course is practical with computer-based tutorials and assignments. The necessary theory will be covered. The lectures are divided as follows: ML basis, Popular classifiers, and Deep Learning。

项目大纲

数据挖掘与处理：导师将首先列举复杂的生物数据，深入浅出至普适方法 Intro to biomedical applications; Data exploration and preprocessing

线性回归模型在分类和聚类中的作用 Linear models for regression; Linear models for classification

正则化; 分类器训练; 特征选择 Regularization; Training a classifier; Feature selection

训练和评估分类器：导师仍将以当下最火热的医学程序为例 Training and evaluating a classifier in a biomedical context

人工神经网络; 深度学习 Artificial neural networks; Deep learning RNN & CNN

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

J.G.

哥伦比亚大学 Columbia University

教授

J.G.导师现任哥伦比亚大学教授，他的研究重点是提高计算机科学技术和数据获取及分析方法以推进磁共振成像（MRI）和光谱学（MRS）在转化性研究中。导师同时致力于开发基于MRI的数据处理工具和计算建模方法，并同时是知名AI科技公司创始人和AI算法总负责人。His research focuses on the improvement of computer technology and data acquisition and processing methods to advance magnetic resonance imaging (MRI) and spectroscopy (MRS) in translational brain research. Of particular interest, Jia has dedicated his effort to developing MRI-based tools and computational modeling methods in mouse models at 9.4T.

任职学校：哥伦比亚大学（Columbia University）创立于1754年，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界著名私立研究型大学，为美国大学协会的十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。学校在2020年 U.S. News 美国大学排名第三。

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/双人间可选

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： Plimpton Hall，Barnard College

从金融中心华尔街到戏剧胜地百老汇，从时代广场的喧嚣到大都会艺术博物馆的宁静⸺曼哈顿区是纽约的经济 和文化中心，也是年轻人理想的逐梦之地。 巴纳德学院（Barnard College）位于曼哈顿区晨边高地（Morningside Heights）。晨边高地是著名的“大学城”，以 其学术机构、文化地标和历史建筑而闻名，充满年轻活力与多元文化。

普林顿楼（Plimpton Hall）位于环境优美的巴纳德学院校区内，共12层，可容纳约350名学生。单人间和双人间可供选择，房间设施齐全，除基本生活家具之外还配有空调、私人浴室、高速互联网等；住宿区有共享会客区和厨房，厨房配套完善，微波炉/烧烤架、烤箱和洗碗机，学习之余学生可在此举行小型聚会；宿舍楼的公共区域还设有开放式餐厅、健身中心、自习室、音乐练习室、以及屋顶观景露台等，多样的娱乐休闲空间供学生交流体验。普林顿楼为学生提供了一个舒适方便的生活空间，并为学术支持和文化交流提供机会和场所，这里将成为你在热闹、繁华、国际化的纽约大都市中短暂的避风港。

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