# 麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程 URL: https://www.shicheng.news/v/oNJ3O Published: 2022-10-19 Source: 狮城新闻 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078784.avif?1679361459) **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。 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078785.avif?1679361459) 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 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078786.avif?1666092422) **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** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078787.avif?1679361459) 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 👇 扫码参与宣讲会 👇 课程组为优秀的学习者**提供奖学金💰** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078788.avif?1679361459) **人工智能职业/学术进阶** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078789.avif?1679361458) 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** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078790.avif?1679361458) ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078791.avif?1679361457) ⬅️ 左右滑动查看**人工智能MIT官方项目课程** ➡️ **01** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078792.avif?1679361457) 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：** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078793.avif?1679361457) **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**。 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078794.avif?1666092424) **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**。 往左滑动查看 ⬅️ **高阶SPOC: 机器学习在工程和科学领域中的应用** **02** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078795.avif?1679361457) 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** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078796.avif?1679361457) 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** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078797.avif?1679361457) 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** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078798.avif?1679361457) 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 **方向三 : 医学图像分析** 计算机通常可以识别训练有素的人类医生可能错过的模式。有了人工智能，医疗诊断可以更快、更准确、更省钱 **方向四 : 物体检测** 物体检测是计算机视觉中最基本的问题之一，它的目标是识别给定图像中的物体并找到它们的准确位置 **HOT** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078799.avif?1679361456) Lyft 是一家交通网络公司（TNC），它使用AI驱动的分析来预测未来的旅行请求，从而提前匹配请求，调度车辆和平衡空闲车辆。这样的分析能够优化资源分配并提高服务性能（缩短车辆等待时间和绕道时间）。 在本PBL 中，学习者将对广泛应用于交通网络公司（尤其是Lyft）以及智能交通领域的**“短期预测”和其他机器学习模型建立深刻的理解**。 **方向一 ：高速公路短期交通流量预测** 使用从高速公路上的传感器收集的数据探索在多个提前时间间隔（例如提前5分钟或15分钟）内的短期交通速度（即通过某一连结的汽车数量）预测 **方向二：城市计程车短期需求大型预测** 利用城市中的计程车行程数据，探索在多个提前时间间隔（例如提前5分钟或15分钟）内对短期计程车需求的预测 。 **方向三：城市短期停靠共享自行车需求预测** 使用城市旅行数据探索共享单车在多个提前时间间隔内的短期共享需求预测。 **方向四：地铁系统短期乘客需求预测** 该方向旨在使用地铁系统中的SmartCard交易数据来探索对多个短期时间间隔的短期乘客需求的预测 **HOT** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078800.avif?1679361456) Morgan Stanley 作为一家全球金融服务公司运营。该公司为其客户和顾客提供投资银行产品和服务，包括企业、政府、金融机构和个人。它通过以下部门运营全球商务：机构证券，财富管理，和投资管理。研究重点是**资产定价模型在使用共同基金风险调整后的业绩基准。** 此PBL计划旨在帮助学生**加深对机器学习技术的理解应用于上述金融领域，定量分析也是其中的重点**。 **方向一 ：风险管理** 风险管理是了解公司在财务健康方面**所面临的威胁**的做法。它是每个公司的必要工具，对于那些可能经历其产品价值大幅波动的公司来说更是如此。 **方向二：定价和估值** 在这个方向上，学生将**有机会处理基于不同方法的奇异期权的定价和估值**，这些方法是基于数字方法的。 **方向三：产品结构** 金融产品的动态性允许采用量身定做的方法，即可以**定制特定的产品以适应客户的金融需求**。 **方向四：交易** 在这个方向上，学生将**体验到作为一个交易员**，他们不仅要制定，而且要能够执行和跟踪他们的交易策略。 **HOT** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078801.avif?1679361456) Galaxy Digital 是一家专注于**数字资产的金融服务和投资管理公司**。 他们使用前沿技术为导向的工作方式，将他们的工作重点放在**加密货币和区块链**上，而区块链也有助于他们的内部工作流程。尽管区块链通常与加密相关联，但它的去中心化性质有更多的应用场景。区块链削弱了对第三方的需求，支持以用户为中心的交易。 该PBL将向学习者介绍区块链里的丰富的数据世界，重点介绍其架构和可能的用途。 学习者将了解去**中心化网络的内部运作，以及如何在区块链环境中利用数据科学、机器学习和人工智能**。 **方向一 ：利用数据科学洞察金融市场** 加密货币市场是著名的动荡和不可预测的，表现出与传统金融非常不同的行为 **方向二：使用机器学习预测合规风险** 比特币和以太坊等公共区块链网络是任何人都可以使用的开放环境。 **方向三：构建Web3工具** 为未来互联网价值提供动力--互联网正在发生变化，Web3工具与现有能力和基础设施相结合，为公共和私营部门的企业和个人带来了新的可能性 **人工智能+区块链** 大于其各部分的总和--学习系统和纯应用账本的结合为分布式协调和问题解决开辟了新的视野，具有新颖的经济激励结构 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078802.avif?1679361456) Schrödinger 是一家设计计算化学软件的公司，旨在**快速低成本地发现新型疗法和材料**。 Schrödinger 平台集成预测物理的方法与机器学习技术以加快这一过程。通过额外的计算分析循环，每轮实验项目中找出的最有希望的化合物会被优化。 在此PBL中，学习者将学习Schrödinger 用于**大规模药物发现的计算工具**，并将这些工具应用于未来的职业。 **方向一 ：催化** 通过简单的物理描述符对过渡金属的d带中心进行机器学习预测 **方向二：电子** 通过简单的物理描述符对无机固体的带隙进行机器学习预测 **方向三：电池** 含锂固体的筛选和离子电导率的机器学习预测 **方向四：表面科学** 构建机器学习力场以对氧化银表面进行分子动力学模拟 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078803.avif?1679361456) Johnson & Johnson是一家跨国公司，提供各种医疗器械和药品。 在2020年的新冠大流行期间，该公司**与麻省理工学院的一个科研团队合作建立了用于疾病跟踪和预测的机器学习预测模型**，从而使团队能够为疫苗开发过程做出数据驱动的决策。 学习者将有机会探索Johnson & Johnson **如何利用数据科学工具做出明智的决策**，以及**机器学习如何在医疗保健的其他许多方面发挥作用**。 **方向一** 使用机器学习进行医学成像诊断增强，将集中于利用机器学习来后期处理医学图像，以增强对人体的诊断和筛查。 **方向二** 如何最大限度提高预防COVID-19的疫苗接种效率，将探索数据驱动的模型以及将机器学习用于增强模型的方法，并理解疫苗的使用对新冠病毒的流行病学影响。 **方向三** 萤光显微镜中用于细胞计数，检测和形态测定的深度学习，该方向将利用机器学习来自动执行计算分析。 **方向四** 量化评估隔离对COVID-19传染性传播的影响，将重点介绍构建物理驱动的AI模型，以分析隔离策略对控制COVID-19传播的影响。 **关于Blended Learning** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078804.avif?1679361456) 作为世界最前沿的大型混合式学习平台之一，Blended Learning **不断创新、颠覆、突破**，提供强大的前端学习平台及数据化学习管理后台，突破物理限制，呈现互动性线上学习体验。教学团队由**百余位教授、研究员、行业专家**组成的教学团队负责教学，提供**麻省理工学院（MIT）官方课程资源**，学生可在项目中选修相应麻省理工学院课程并获得官方证书。 Blended Learning 课程项目在全世界快速发展至今，已有不同国家和地区的数千名学习者参与了课程项目，收获了影响其**学业、职业发展的知识、经验、技能与视野**。 参与项目学员来自美、加、澳、中、新、英等多个国家或地区，形成了顶尖的**全球人才社群**。 **如何申请参与？** **帝国理工** 学子均有资格申请参与项目，且课程组将为优秀申请者提供专项奖学金支持。申请通过者可获取**数千美元**奖学金用于抵扣项目学费。 **申请奖学金** **及报名参加Blended Learnig 全球宣讲会** **⬇️ 可扫码与课程组直接联系 ⬇️** ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078805.avif?1679361455) **Blended Learning MIT 官方咨询通道** 扫码与课程组直接联系 ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078807.avif?1679361455) ![麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程](https://www.shicheng.news/images/image/1707/17078810.avif?1679361455)