麻省理工学院
人工智能前沿领域
机器学习不仅仅是算法：它需要数学、统计、数据分析、计算机科学和编程技能。麻省理工学院是所有这些学科的研究和实践中心，顶尖教员专家将指导参与者了解用于构建有效人工智能系统的研究、尖端技术和最佳实践方面的最新突破。MIT官方课程项目引领科技发展，带来巨大的学术、专业和个人成长。
MIT 研究涵盖了AI+ 系列的主题，推动了机器学习、预测和控制的方式，同时也使它们安全系数提高和技术可靠。
MIT 研究包括了机器学习的理论和应用：
机器学习的广泛研究理论（算法、优化等）
统计学习（推理、图形模型、因果分析等）
深度学习及强化学习
符号推理机器学习系统
机器学习的各种硬件实现
MIT 不断探索新的技术，使人工智能模型能够持续学习，从而降低能源成本和提升行业效率，为研究者和学习者提供更多的可能性。
人工智能是机器学习领域、前沿科技领域和其他相关领域所在者的绝佳学术选择：
赋能人工智能和科技核心交叉领域的现代科技企业
跟随全球前沿核心科技的快速迭代
掌握人工智能必备核心技能是时代发展的趋势
学术研究上必备的交叉学科综合性人才
人工智能核心领域
NO.1
机器学习建模和仿真
机器学习模拟可以被视为一种元学习算法，它调整模拟器的参数以生成合成数据，从而根据该数据训练的机器学习模型分别在验证集和测试集上达到高精度。
机器学习 学术 核心技能
使用数值离散化方法模拟物理过程
从统计学角度描述典型的机器学习问题
评估数值模拟中的成本-精度权衡
学习强大的优化技术，了解其在机器学习中的基本作用
使用蒙特卡洛模拟练习真实世界的预测和风险评估问题
NO.2
机器学习在工程和科学领域中的应用
人工智能程序可以为低价值任务提供自动化，使工程师能够执行高价值任务。通过使用机器学习来发现数据中的模式，机器将对帮助进行工程判断非常重要，同时，机器学习允许科学家分析以前无法访问的大量数据，开启科学发现的新黄金时代。
机器学习在工程和科学领域 学术 核心技能：
理解机器学习方法为什么和如何可以改善工程问题的解决
量化风险并从复杂系统的数据中明确突出的特征
学习研究人员如何利用缺失或稀疏的数据做出更好的预测
将一个行业中开发的机器学习方法转移到另一个行业中去
评估在什么情况下机器学习方法可能没有帮助或不值得付出额外的努力
对人工智能领域前沿课题
AI+研究方向 🤖
机器学习核心领域 🦾
人工智能模型与算法 🧮
计算机 💻 及神经学🧠 的交叉学科感兴趣的
可通过麻省理工学院官方课程宣讲会
了解更多核心领域信息
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课程组为优秀的学习者提供奖学金💰
人工智能职业/学术进阶
由人工智能领域全球顶尖的麻省理工学院教授引领，从MIT航空航天计算设计、计算化学、系统理论、数据科学、流体动力学、计算成像、不确定性量化、计算机图形学、科学计算和应用分析等方面的领先学者授课。
分别开设机器学习基础、建模和仿真原理以及机器学习在工程和科学领域中的应用课程让学习者沉浸式参与。
师资团队
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01
机器学习模仿人类智慧，使计算机应用通过互动处理和算法训练来积累经验。机器学习技术增强了人类的能力，可以比人类更快地成为专家。机器学习系统可以有效、高效、低成本地测试系统和衡量解决方案。
课程主题：
线性代数和矩阵运算回顾，建模知识框架
建模和仿真
优化和数据驱动的建模
从优化到机器学习
概率论的方法
案例研究和总结
课程案例：
极光飞行科学 Aurora Flight Sciences
斯伦贝谢 Schlumberger
巴斯夫 BASF
学习者心声：
RACHAEL NAOUM
DASSAULT SYSTEMS产品定义工程师
这门课程的布局让所有的概念都非常容易理解，整个评分作业中都得到了很好的指导。整个课程是经过深思熟虑的。
VIVIAN D'SOUZA
DANA公司基于模型的系统分析工程师
这门课程融合了概念和实际应用。尤塞夫教授的内容与我尝试过的其他类似课程相比是无与伦比的，更不用说他对这个话题的热情具有感染力。
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高阶SPOC: 机器学习在工程和科学领域中的应用
02
机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一部分，属于计算科学领域，专门分析和解释数据的模式及结构，以实现无需人工交互即可完成学习、推理和决策等行为的目的。机器学习整合更正信息，改进未来决策。
课程主题：
预测锂离子电池寿命
计算成像学习综合
地震深度伪造
线性回归和数据预测
几何表示法中的机器学习
利用机器学习量化复杂系统的风险
加速计算材料发现中的机器学习
复合材料设计中的实用机器学习
用于数据模拟和逆向问题的机器学习
课程案例：
锂离子电池寿命预测中的特征工程
计算成像的机器学习
地震深度伪造: 生成缺失数据的神经网络
石油和天然气生产的预测
两种3D几何数据模式
主动学习和优化实验设计
机器学习权衡
材料科学与工程
数据同化：从静态数据到顺序数据
学习者心声：
Lou C
Johns Hopkins University
我更深入地了解到了人工智能在量化金融，波形反演，计算机视觉，化学合成等领域研究中所扮演的角色，获得很多可借鉴的模型与方法，还能有机会了解顶尖院校中人工智能与不同领域交叉结合的前沿研究。
Mike L
University of Rochester
教授在SPOC和直播互动课上介绍了机器学习在各个领域的应用，并且介绍了应用具体方法，让我感到耳目一新！更深刻意识到人工智能的重要性，了解到了一些课题中利用人工智能深度学习解决问题的具体思路和方法。
人工智能领域的
领头企业研究项目
通过掌握前沿人工智能系统知识为机器学习相关领域做足充分的准备, 人工智能领域的前沿研究项目为学习者的学术生涯等做了更深入的准备。
⬅️ 左右滑动查看人工智能领域的领头企业项目 ➡️
HOT
J.P. Morgan是金融服务的全球领导者，为100多个国家/地区的全球最重要的公司，政府和机构提供解决方案。 其“ You Invest Portfolios”服务使用高效的算法，以便根据有关客户的投资目标，风险偏好和财务约束的综合调查表为特定客户量身定制投资组合。
在本PBL中，学习者将学习包括.P. Morgan在内的大型投资银行用于开发新颖的金融服务的机器学习工具和现代金融经济学理论。
方向一: 按时间顺序或水平预测资产价格/收益
这或许是机器学习在金融领域最直接的应用之一，因为对资产价格/收益的合适衡量和预测一直是银行、投资公司和个人关注的焦点，这对瞬时PnL有直接影响。
方向二: 金融工具价格的高级模型校准
对于结构复杂的金融工具来说，一个适当的估值模型对于确定一个合适的金融工具是必不可少的。
方向三: 不完全市场中的消费-投资问题
在财富管理中，客户的投资目标、风险偏好和约束条件无疑是考虑的重要方面，以便提供合适的建议。
方向四: 多资产金融合同的有效估值 - PIDE方法
金融合同的估值通常与解决部分整数微分法有关。边界条件下的方程（PIDE）和神经网络的方法直到最近才在理论上证明了其在高维度方程数值求解中的有效性
HOT
Microsoft是全球最大的软件制造商之一。 其“计算机视觉”服务使人们可以访问高级算法，利用这些算法处理图像并根据这些图像的视觉特征返回信息。
该PBL借鉴了Microsoft的想法，致力于应用顶级计算机视觉系统将诸如自动驾驶汽车之类的应用推向未来。 学习者将学习这些算法和技术，并将其应用于学术界和工业界。
方向一: 图像合成
生成对抗网络（GANs）可以用许多图像进行训练，以创造全新的图像，学习者将探索使用人工智能来合成图像的创意应用
方向二 : 图像增强
学习者将挑选商业摄影中的一个问题（去模糊、高动态范围、去除反射等），并使用机器学习来解决这些问题
