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中科院--“数据分析与人工智能”研究性学习营九
动态新闻 | 浩天教育 | 2019-03-12| 浏览量:957
项目简介



通过学习用户行为,结合用户行为画像,为用户精准推荐个性化内容是目前推荐系统研究热点问题。Facebook、Netflix、淘宝、京东、今日头条等,都在广泛使用机器学习来构建推荐系统。

随着大数据和人工智能技术发展,传统的协同过滤方法在逐渐被淘汰,一般只应用于冷热启动、降级策略、初筛策略,内容推荐需要解决长尾内容的精细化个性化推荐和热度穿透等问题,深度学习方法更有优势。本项目将带着大家深度掌握深度学习框架,揭开个性化推荐和用户行为分析预测研究的面纱。

本研究课题适用于大数据、人工智能、个性化推荐和用户行为分析等研究和应用领域。




项目说明



深入了解人工智能理论,拓展深度学习算法在各领域应用前景

本科研课题的目的是让学生通过人工智能基础知识学习结合亲身动手科研实践,了解内容提供商(包括视频网站、电商、新闻内容提供商、广告商等)为用户提供个性化服务推荐的过程,通过本课题的参与能让学生掌握人工智能、大数据、机器学习、个性化推荐等专业知识。

权威导师全程指导,多重实验参与强化实践能力

此项目将为学生提供基础实验技术学习机会,包括协同过滤、神经网络、Hadoop、MapReduce、矩阵分解等算法模型和开发软件。参加该研究课题,学生首先要了解如何通过学习用户在线行为,利用神经网络模型等为用户提供个性化推荐内容的项目背景,并熟悉研究涉及的相关实验技术,然后学生将在专业导师的指导下,进入实验室进行课题研究,导师会及时协助学生解决实验过程中可能出现的各种问题,例如数据准备、开发环境安装、算法模型选择、实验结果分析等问题。

综合提升科学素养,科研报告实力说话

综合性科学研究培养,学生将对人工智能应用领域的科学研究有更为深刻的理解和认识,并能掌握基本研究技能(包括数据分析、算法模型研究、实验指标和分析),为日后从事科研工作奠定基础。最后通过成果展示,导师为学生的科研能力进行评估,协助完成课题报告。

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项目导师




导师1:于教授

博士,副研究员,中国著名科研院所科研人员

长期从事科学研究工作,先后主持国家自然科学基金课题、国家发改委CNIGI项目、中科院信息化项目的研究工作;参编著作2部,国家标准2项;在国内外学术期刊上先后发表论文40余篇,其中SCI收录论文6篇,EI收录30余篇。

研究方向:数据挖掘、协同推荐、大数据等。




导师2:闫老师

助理研究员,中国著名科研院所科研人员

长期从事科学研究工作,参与多项国家863项目,发表学术论文10余篇。

研究方向:智能推荐算法、人际交互模型设计、数据分析、商业行为分析、神经网络模型等。




导师3:助教




上课时间




第一期
2019年7月15日-7月21日




第二期

2019年8月12日-8月18




课程设置





项目收获




  • 获得大数据、图计算、深度学习、人工智能等领域的知识与技能,国内外最先进算法模型学习机会,了解前沿课题

  • 学科领域最匹配的科学导师,手把手进行课题指导与学术培养

  • 包含但不局限于领域、课题、方式、时间等全方位的定制服务

  • 获得国内最先进的科研环境、实验条件及仪器设备的体验机会

  • 顶级科学家亲自指导签发的推荐信、论文、科研报告、著作权等

  • 掌握科学研究的思维方法和独立科学研究的能力




适合人群




  • 计划参加自然科学领域学科竞赛的学生

  • 计划申请国外TOP30名校留学的学生

  • 对自然科学等领域有浓厚兴趣的学生

  • 希望提高个人综合素质的自主招生学生





注意事项


学生自备笔记本电脑

参加本项目需要晚上6-8点上课,请合理安排时间。




后续课程



“科创之星”项目

可参加竞赛

青少年科技创新大赛、明天小小科学家、丘成桐科学奖  北斗杯全国青少年科技创新大赛等


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