人工智能专题：机器学习建模与实战路径入门——用Python打造神经网络与逻辑回归模型，构建健康预测系统

　　开课时间：2026-07-11

　　3周线上直播+6周论文辅导+6次产学研导师课

　　难度★★★☆☆

　　10封教授网申推荐信+1篇英文会议论文辅导((EI/CPCI/Scopus等数据库的稳定检索)+产学研方案

　　导师介绍

　　G.G.

　　佐治亚理工学院数学系终身正教授

　　·麻省理工数学学院博士

　　·阿根廷布宜诺斯艾利斯大学数学硕士

　　·佐治亚理工动力系统和非线性研究中心主任

　　·加州理工学院应用数学博后研究员及应用数学学院荣誉讲师

　　·喜欢将数学应用可用于其他科学领域的数学，例如计算生物学、机器学习以及数学与物理的交叉领域。机器学习是他的专业领域之

　　·曾在2019年访问北京理工大学数学与统计学院，就高等数学、线性代数、概率论与数理统计等公共数学类课程的双一流对标建设展开研讨与交流

　　产学研导师

　　计算机领域顶尖技术专家

　　·前阿里达摩院高级人工智能训练师

　　·深耕AI大模型、机器学习、智能数据分析等多个核心板块

　　·多次在国际技术顶会分享AI赋能各行业的核心成果与实践方法论

　　·精通数据科学建模、AI算法落地、行业场景AI赋能等关键能力

　　课程简介

　　人工智能和机器学习的应用数量正在以非常快的速度增长。医学、工程、想象分类、体育分析、药物发现、垃圾邮件分类器都是使用机器学习的几个例子。无论在哪个领域，精通这门学科都是在工作中具有竞争力的必要条件。;在这9个小时的课程中，学生将获得对监督学习的深刻理解，这是最常用的机器学习类型。学生还将学习和使用编程语言创建机器学习模型(人工神经网络，逻辑回归和线性回归)使用真实世界的数据集。将为学生提供会议以外的学习材料。这些材料将包括视频、代码、笔记和真实世界的数据集。学生可以带着问题来参加会议。根据学生在课程中获得的知识和讲师的指导，学生将使用实际数据集在Python中创建一个机器学习模型，并将在最后一次会议上用5到10分钟的时间进行演示。

　　课程要点

　　·引入-Introduction

　　·模型参数-Model Parameters

　　·编程-Programming

　　·Python创建模型-CreatingModels with Python

　　·现实世界的例子-Real-World Examples

　　·最终展示-Presentation

　　适用学生

　　·适用于对人工智能、机器学习、算法与数据结构、大数据技术、深度学习等方向感兴趣的学生

　　·计划申请海外名校，需要提升申请竞争力的学生

　　·对高含金量的学术推荐信有需求的学生

　　·希望提前了解意向专业，或转专业申请缺乏相关研究经历的学生

　　·希望提前适应国外教学方式，提升学习能力的学生

　　师资配置

　　Foreign Professor

　　海外名校教授主讲，倾力传授领域前沿知识与先进研究方法

　　Industry-Academic Mentor

　　邀请来自内地及海外知名企业、研究机构的专业导师，结合产业真实案例，助力学生理解科研在实践中的价值与落地路径，拓宽职业视野，提升项目实战力

　　Teaching Assistant

　　优秀海内外博士助教，直播课程进行学术答疑及并对知识点进行补充讲解

　　Writing Instructor

　　论文1V1指导，针对性解决论文写作过程中的问题，专人指导选会、投稿、发表全流程

　　Student Coordinator

　　项目全程贴心服务，令学习之旅无忧无虑

　　项目收获

　　15周课程：3周顶尖名校教授课+6周经典论文教学+6周产学研导师授课的上课体验

　　技能学习：熟练掌握论文框架、技巧、相关知识等内容

　　推荐信：10封顶尖名校教授ReferenceLetter

　　论文投稿：EI/CPCI/Scopus/EBSCO或同等级别国际会议全文投递与发表指导

　　课程证明：来自顶尖名校教授签发的项目证明