一、項目介紹

美國麻省理工學院2021寒假“機器學習＋”在線學習課程由麻省理工學院電氣工程與計算機科學系(EECS, MIT)、媒體實驗室（Media Lab）和斯隆管理學院等核心實驗室教授擔綱主講💖。課程以實踐項目教學法(Project-Based Learning, PBL)為主導👨🏽‍🦱，結合學科經典理論🦸🏻📷、前沿應用🥄、實踐項目等方面的內容展開🤾🏿。除學科課程外🐌，還包括專題分享👸🏼、科技企業雲工作坊等模塊，使學生通過在線學習形式，零差異地體驗麻省理工學院的教學方法、研究方法以及最新的學科動態等🤦🏻‍♀️。

二、院校介紹

麻省理工學院 (Massachusetts Institute of Technology, MIT) 是世界著名私立研究型大學，素以頂尖的工程學和計算機科學而著名🙇‍♂️，擁有眾多頂級實驗室，1959年誕生了世界上第一個人工智能實驗室，是全球人工智能方面最領先的學術殿堂之一。

三、項目時間

2021年1月18日-2021年2月12日（4周）

四🤹🏿👏🏼、項目課程

項目課程有兩個可選方向，學生將依據專業和興趣選擇課程進行學習，並完成對應的實踐項目任務

——機器學習與商業分析 Machine Learning in Business Analytics

機器學習在商業分析與決策過程中的作用日益凸顯，機器學習賦能企業在人工智能時代更加高效地完成過程監督、決策輔助☂️、優化流程和預測分析。這門課程的主要內容及應用案例包括：

機器學習課程概述、基本概念 Introduction to Machine Learning

機器學習基礎 Machine Learning Methods

機器學習與數據科學 Machine Learning in Data Science

人工智能時代的市場營銷策略 Machine Learning in Marketing

機器學習與金融科技 Machine Learning in Fin-Tech

——深度學習及其應用 Deep Learning and Its Applications

深度學習受到神經學的啟示🏋🏼‍♀️，模擬人腦的認知與表達過程，通過低層信號到高層特征的函數映射🤵‍♂️，來建立學習數據內部隱含關系的邏輯層次模型😨，特別是在機器視覺領域🦪，深度學習具備強大的視覺信息處理能力👫。這門課程的主要內容及應用案例包括：

機器學習基礎 Machine Learning Methods

深度學習課程概述、基本概念 Introduction to Deep Learning

神經網絡和卷積處理Neural Networks and Convolutional Processing

卷積神經網絡架構CNN Architectures (AlexNet, Resnet, etc.) 

視頻處理Vision with Sequences (Captioning, Video Processing, and Transformers)

生成圖像模型Generative Image Modeling 

機器視覺應用Applications: Depth Estimation, Segmentation, Object Detection (YOLO, FasterRCNN)

神經渲染和圖像Neural Rendering and Graphics

可解釋性和不確定性Interpretability and Uncertainty

視覺模型的公平公正問題Fairness and Bias of Vision Modelling 

基於深度學習的三維人臉重建3D Reconstruction with Deep Networks (Models and Applications)

五👛、教學團隊

教學團隊包括來自麻省理工學院EECS/Media Lab/斯隆管理學院的教授、研究員、博士後等👶🏽，他們都擁有豐富的教學經驗和科研項目經歷。此外🫃🏻，還將有來自麻省理工學院的博士/博士後作為助教全程指導學生的學習和答疑等🤵🏼‍♂️。

——Prof. Hui CHEN

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

——Prof. Suvrit Sra,

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

——Prof. Shimon Kogan

Visiting Associate Professor of Finance at MIT Sloan School of Management

Teaching FinTech: Business, Finance, and Technology

——Dr. Alexander Amini

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

——Dr. Vivek Sharma

Research Scientist at Media Lab, MIT.

Research Area:  Computer Vision, Machine Vision, Machine Learning, Distributed Machine Learning

六、項目費用

1𓀃、費用標準：9900元/人（完成在線課程後🐼，可獲得9900元MIT寒暑期線下短期交流項目抵扣劵，抵扣劵有效期至2022年3月，僅限本人使用）

2🫷🏿、資助：學校意昂2擬對參加此項目的在讀本科生給予部分資助👨🏽‍✈️👿。

七、申請條件

1. 全日製在讀本科生/研究生；

2. 具備良好的英語聽說能力；

3. 需具備一定Python語言編程基礎（無Python基礎的同學將由助教指導在項目前完成Python自學包）🙅🏼。

八、申請截止時間

2020年11月27日（星期五） 16:00

九🤸🏻‍♂️、申請方式

1. 在校本科生，在校本科生同學請登錄本科生國際交流項目報名系統🪔：http://abroad.bit.edu.cn進行報名,在報名系統中生成“學生短期境外學習或活動備案表”🔂，由輔導員和學院教學院長簽字後在系統中上傳PDF版。

同時，需在線填寫申請表：https://jinshuju.net/f/Qd5Gsk

2.研究生或其他人員🔤，直接在線填寫申請表：https://jinshuju.net/f/Qd5Gsk

十⚪️、項目咨詢

咨詢項目承辦方：上海安與教育科技有限公司，咨詢座機💂🏻‍♂️：021-2250 2221👸🏿， 微信：tbai01；

在線填寫申請表：https://jinshuju.net/f/Qd5Gsk 獲取課程訪問鏈接及賬號，在線參與課程🤮。

學校聯絡人：信息學院🤝，鄒老師，座機：68911508😽， 郵箱⏪：zouxiaona@bit.edu.cn（發郵件可備註來信人電話）

信息與電子學院

2020年11月7日