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卡耐基梅隆大学计算机科学科研项目

卡耐基梅隆大学计算机科学科研项目
Carnegie Mellon University Computer Science Research

一、学校简介

卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University),简称CMU,坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡(Pittsburgh),研究型大学[1-2]  。该校拥有全美顶级计算机学院和戏剧学院,该校的艺术学院,商学院,工学院以及公共管理学院也都在全美名列前茅。

二、项目简介

科研主题: 计算机科学与技术科研
科研导师:CMU计算机专业导师;
科研形式:远程线上科研,导师授课+研究实战结合,完成课题选题、搜集资料、数据分析、研究实践及报告撰写;
科研周期:
远程科研:学生与导师约定开始时间,线上交流进行科研学习和探讨,每期时间4-12周,具体根据学生完成任务的进度确定完成时间。
申请截止:滚动报名,先到先得;

三、招生对象

面向对象:以欲申请美国名校计算机类、电子工程类、自动化、生物、金融等相关专业的高中生、大学生;
软性背景:有一定的科研履历者优先; 

四、科研内容

科研内容包含以下方向的科研课题。

研究模块1:高维数据中的模型选择
关键词:机器学习,数据挖掘,统计,高维统计,模型选择,可以应用在以计算生物学为主的多个领域。
     这个大数据的时代见证了数据量的海量增长,在数据量的海量增长的同时,每一个数据所携带的信息在以更快的速度增长,带领我们来到了一个高维数据的世界。在机器学习或者统计学领域,我们通常称那种特征的数量比数据本身的数量多的问题成为“高维问题”。很直观地,我们可以预见此类高维问题的难度:我们将不会有足够的信息来学习这些特征。从统计学和机器学习的角度讲,这个世界还没有办法解决相关问题。

研究模块2:深度学习的最新应用

关键词:深度学习,在医疗,多媒体的各种新时代数据上的应用。

深度学习是这个时代最火的话题,对于其相关的特点和简介请见我们最新的论文[1]。然而,想要很好的使用深度学习来处理相关问题,研究人员需要很好的了解问题的本身来设计出合理的模型。例如,选择叠加网络[2] 就是一个特别设计的用来处理非同源数据的深度学习模型。在相关论文中,该网络之于传统的模型展现了极强的优势。这个项目主要鼓励同学们去使用选择叠加网络探索更多的相关应用。比如:多模态情感分析、医疗健康相关应用、人类基因组探索。还可以从选择叠加网络出发,对模型和优化方法本身进行探索。

研究模块3:通过深度增强学习建立生物数据库
关键词:深度增强学习,信息提取
随着深度学习的发展,深度增强学习也高歌猛进。前些日子在围棋界大展拳脚的alphaGO便是一个证明,据悉,很快就可以诞生擅长于星际争霸的深度增强学习算法了。我们这个项目的原理与这些项目相似,但是应用更加实际。这个项目主要是要求同学们使用深度增强学习来获取信息,自动化地建立一个关于生物医疗知识的数据库,比如,我们将用到这两篇文献使用的技术[1, 2] 。这个项目需要很多不同角度的同学的帮助。擅长变成或者深度学习相关理论固然好,但是没有任何相关背景的同学也可以找到用武之地。

研究模块4:计算生物学时下热点探讨
关键词:计算生物学,机器学习,数据挖掘,文献阅读
    这个项目的目标很简单:我们一起浏览当下在计算生物学最热点的论文(例如[1,2,3]),然后一起共同探讨。通过这个项目,每个同学的学术水平,学习能力,展示,写作的技巧都将有所提升。此外,同学们还可以获得今后科研的相关背景知识。这个项目尤其适合没有过硬背景的同学。

•不同的科研课题适合不同基础和发展目标的同学:
•高级深度学习科研项目,适合真正想挑战科研最高峰的同学,表现优秀的可以发表国外学术论文;
•深度学习:新方法和新应用,适合将来比较想创业的同学;
•高维数据中的变量选择,适合统计专业的同学;
•经典机器学习应用:计算金融,表现优秀的可以推荐到纽约梅隆银行实习;
•经典机器学习应用:计算生物学,适合其他的感兴趣的同学;
•基因组研究结果的可视化:适合对人机交互感兴趣的同学;
•设计并实现遗传关联数据库项目的Web界面:适合对人机交互感兴趣的同学;

五、科研收获

1、进入美国顶尖名校实验室,接触尖端科学;
2、为未来在美深造做准备;顶级名校的科研项目是对你有能力完成名校研究最好的证明。
3、高层次的人脉和校友关系,你将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质。
4、获得美方导师推荐信;一封有分量的推荐信,高含金量收获助力未来留学深造及就业。
5、提升沟通和专业英语水平,提升专业知识和能力,用实践使自己的理论知识更加具体形象

六、选拔流程

1.提交报名表;
2.初审合格,签订协议,科研组择优⾯试;
3.⾯试通过后,发送录取确认书;
4.远程项目协调开始时间及项目研究准备;开始科研;
5.丰富的CV、PS履历;获得科研证书,表现优异者可获导师推荐信助⼒申请。