申请须知：该项目为校区代转项目，请申请人申请前仔细阅读并核实项目信息，根据自身实际情况及学业完成情况自行向对方院校直接提交材料、提出申请。
一、项目介绍
美国麻省理工学院2021暑假“机器学习＋”在线学习课程由麻省理工学院电气工程与计算机科学系(EECS, MIT)、媒体实验室（Media Lab）和斯隆管理学院等核心实验室教授担纲主讲。课程以实践项目教学法(Project-Based Learning, PBL)为主导，结合学科经典理论、前沿应用、实践项目等方面的内容展开。除学科课程外，还包括专题分享、科技企业云工作坊等模块，使学生通过在线学习形式，零差异体验麻省理工学院的教学方法、研究方法以及最新的学科动态等。
二、院校介绍
麻省理工学院 (Massachusetts Institute of Technology, MIT) 是世界著名私立研究型大学，素以顶尖的工程学和计算机科学而著名，拥有众多顶级实验室，1959年诞生了世界上第一个人工智能实验室，是全球人工智能方面最领先的学术殿堂之一。
三、项目时间
2021年7月26日-2021年8年27日（五周）
在完成项目报名申请后，学生可以于项目开始前6周免费参加pre-learning，主要内容包括python学习包、相关基础课程指导等，助教老师将全程跟踪辅导、答疑解惑。Pre-learning将在6月份开始，学生可以根据期末考试安排自行调整，无需另行付费，申请完成后学习资料将以邮件形式发送给学生。
四、项目课程
项目课程有三个可选方向，学生可依据专业和兴趣选择课程进行学习。
学生可以根据自己的专业知识基础和兴趣选择对应难度的作业、小组实践任务和考核（根据难度分为两档）。其中第二档在作业与project中难度较大，推荐高校荣誉学院、特殊培养计划与有相关学科基础的学生参与，会根据报名学生情况同程度安排项目分组。
通过项目考核后，将获得官方颁发的学习证书和成绩报告（根据难度分为两档），成绩优秀同学将有机会获得推荐信。项目期间还将安排人工智能领域知名科创企业专题分享、麻省理工学院在读学生学习/科研经历分享等主题分享。有科研兴趣和计划的同学，还可以在项目结束后申请麻省理工学院相关实验室/研究所的研究助理等。
机器学习在商业分析与决策过程中的作用日益凸显，机器学习赋能企业在人工智能时代更加高效地完成过程监督、决策辅助、优化流程和预测分析。该课程推荐管理类、金融类、数理类、计算机类等相关专业方向与对该项目方向感兴趣的学生参与。课程的主要内容及应用案例包括：
深度学习受到神经学的启示，模拟人脑的认知与表达过程，通过低层信号到高层特征的函数映射，来建立学习数据内部隐含关系的逻辑层次模型，特别是在机器视觉领域，深度学习具备强大的视觉信息处理能力。该课程推荐电子信息类、计算机类、自动化类、数字媒体类、工程类等相关专业方向与对该项目方向感兴趣的学生参与。课程的主要内容及应用案例包括：
回归 概论Regression
神经网络 导论Neural Nets, Introduction
神经网络 优化Neural Networks, Optimization
无监督学习：聚类，混合模型，EM Unsupervised learning: clustering, mixture models, EM
推荐系统Recommender Systems
深度学习课程概述、基本概念 Introduction to Deep Learning
神经网络和卷积处理Neural Networks and Convolutional Processing
卷积神经网络架构CNN Architectures (AlexNet, Resnet, etc.)
带序列的视觉（字幕、视频处理和转换） Vision with Sequences (Captioning, Video Processing, and Transformers)
生成图像模型Generative Image Modeling
机器视觉应用Applications: Depth Estimation, Segmentation, Object Detection (YOLO, FasterRCNN)
神经渲染和图像Neural Rendering and Graphics
可解释性和不确定性Interpretability and Uncertainty
视觉模型的公平公正问题Fairness and Bias of Vision Modelling
深度学习与无人驾驶将重点关注如何将深度学习的基础理论运用到无人驾驶的基础模型和算法中，针对当代社会对无人驾驶汽车研制的迫切需求，开展了深度学习在无人驾驶汽车中应用的研究。不仅可以提高感知的精度，还可以强化学习控制。该课程推荐机械类、交通运输类、工程类、自动化类等相关专业方向与对该项目方向感兴趣的学生参与。课程的主要内容及应用案例包括：
五、项目日程安排
| 周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 | 周六/周日 |
第一周 | L1-5录播&直播+Q/A答疑 |
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第二周 | L6-10录播&直播+Q/A答疑 |
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第三周 | L11-15录播&直播+Q/A答疑 | 主题分享 |
第四周 | L16-20录播&直播+Q/A答疑 | 主题分享 |
第五周 | L21-24录播&直播+Q/A答疑+考试周+Team Project |
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最终日程安排以项目syllabus为准
六、教学团队
教学团队包括来自麻省理工学院EECS/Media Lab/斯隆管理学院的教授、研究员、博士后等，他们都拥有丰富的教学经验和科研项目经历。此外，还将有来自麻省理工学院的博士/博士后作为助教全程指导学生的学习和答疑等。
Professor of Finance at the MIT Sloan School of Management,
Research Associate at the National Bureau of Economic Research.
Teaching 15.450 Analytics of Finance, 15.457 Advanced Analytics of Finance
Esther and Harold E. Edgerton Career Development Associate Professor of MIT EECS,
Core member of IDSS and LIDS, MIT,
Teaching 6.881 Optimization for Machine Learning, 6.867 Machine Learning
Visiting Associate Professor of Finance at MIT Sloan School of Management
Teaching FinTech: Business, Finance, and Technology
PhD at MIT, in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL),
Researcher, Distributed Robotics Laboratory, CSAIL, MIT
Teaching 6.S191 Introduction to Deep Learning
Research Scientist at Media Lab, MIT.
Teaching MAS.S60: Experiments in Deepfakes
七、项目费用
费用标准： 1530美元/人（约合9900元/人）（完成在线课程后，可获得MIT寒暑期线下短期交流项目全额抵扣劵，仅限本人使用）最终成绩排名前5%可获得项目奖学金，最高2000元；
*拟定于北京时间6月8日（周二）晚上19点进行线上宣讲会（课程项目具体介绍与往期学生分享），具体信息请添加项目方老师微信（咨询方式见文末）询问相关信息。
八、申请条件
1.我校全日制在读本科生/研究生；
2.具备良好的英语听说能力；
3.需具备一定Python语言编程基础（无Python基础的同学可在助教指导在pre-learning期间完成Python自学包学习）。
九、 申请方式
点击申请链接，填写个人信息完成申请：https://jinshuju.net/f/bbkDcS
申请截止时间：2021年6月15日
*在完成项目报名申请后，将由助教指导进行4-6周的项目Pre-learning
十、 项目咨询
项目咨询 Cindy老师
座机：021-2250 2221，微信：tbstudy11
