麻省理工學院
人工智慧前沿領域
機器學習不僅僅是算法：它需要數學、統計、數據分析、計算機科學和編程技能。麻省理工學院是所有這些學科的研究和實踐中心，頂尖教員專家將指導參與者了解用於構建有效人工智慧系統的研究、尖端技術和最佳實踐方面的最新突破。MIT官方課程項目引領科技發展，帶來巨大的學術、專業和個人成長。
MIT 研究涵蓋了AI+ 系列的主題，推動了機器學習、預測和控制的方式，同時也使它們安全係數提高和技術可靠。
MIT 研究包括了機器學習的理論和應用：
機器學習的廣泛研究理論（算法、優化等）
統計學習（推理、圖形模型、因果分析等）
深度學習及強化學習
符號推理機器學習系統
機器學習的各種硬體實現
MIT 不斷探索新的技術，使人工智慧模型能夠持續學習，從而降低能源成本和提升行業效率，為研究者和學習者提供更多的可能性。
人工智慧是機器學習領域、前沿科技領域和其他相關領域所在者的絕佳學術選擇：
賦能人工智能和科技核心交叉領域的現代科技企業
跟隨全球前沿核心科技的快速疊代
掌握人工智慧必備核心技能是時代發展的趨勢
學術研究上必備的交叉學科綜合性人才
人工智慧核心領域
NO.1
機器學習建模和仿真
機器學習模擬可以被視為一種元學習算法，它調整模擬器的參數以生成合成數據，從而根據該數據訓練的機器學習模型分別在驗證集和測試集上達到高精度。
機器學習 學術 核心技能
使用數值離散化方法模擬物理過程
從統計學角度描述典型的機器學習問題
評估數值模擬中的成本-精度權衡
學習強大的優化技術，了解其在機器學習中的基本作用
使用蒙特卡洛模擬練習真實世界的預測和風險評估問題
NO.2
機器學習在工程和科學領域中的應用
人工智慧程序可以為低價值任務提供自動化，使工程師能夠執行高價值任務。通過使用機器學習來發現數據中的模式，機器將對幫助進行工程判斷非常重要，同時，機器學習允許科學家分析以前無法訪問的大量數據，開啟科學發現的新黃金時代。
機器學習在工程和科學領域 學術 核心技能：
理解機器學習方法為什麼和如何可以改善工程問題的解決
量化風險並從複雜系統的數據中明確突出的特徵
學習研究人員如何利用缺失或稀疏的數據做出更好的預測
將一個行業中開發的機器學習方法轉移到另一個行業中去
評估在什麼情況下機器學習方法可能沒有幫助或不值得付出額外的努力
對人工智慧領域前沿課題
AI+研究方向 🤖
機器學習核心領域 🦾
人工智慧模型與算法 🧮
計算機 💻 及神經學🧠 的交叉學科感興趣的
可通過麻省理工學院官方課程宣講會
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課程組為優秀的學習者提供獎學金💰
人工智慧職業/學術進階
由人工智慧領域全球頂尖的麻省理工學院教授引領，從MIT航空航天計算設計、計算化學、系統理論、數據科學、流體動力學、計算成像、不確定性量化、計算機圖形學、科學計算和應用分析等方面的領先學者授課。
分別開設機器學習基礎、建模和仿真原理以及機器學習在工程和科學領域中的應用課程讓學習者沉浸式參與。
師資團隊
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01
機器學習模仿人類智慧，使計算機應用通過互動處理和算法訓練來積累經驗。機器學習技術增強了人類的能力，可以比人類更快地成為專家。機器學習系統可以有效、高效、低成本地測試系統和衡量解決方案。
課程主題：
線性代數和矩陣運算回顧，建模知識框架
建模和仿真
優化和數據驅動的建模
從優化到機器學習
機率論的方法
案例研究和總結
課程案例：
極光飛行科學 Aurora Flight Sciences
斯倫貝謝 Schlumberger
巴斯夫 BASF
學習者心聲：
RACHAEL NAOUM
DASSAULT SYSTEMS產品定義工程師
這門課程的布局讓所有的概念都非常容易理解，整個評分作業中都得到了很好的指導。整個課程是經過深思熟慮的。
VIVIAN D'SOUZA
DANA公司基於模型的系統分析工程師
這門課程融合了概念和實際應用。尤塞夫教授的內容與我嘗試過的其他類似課程相比是無與倫比的，更不用說他對這個話題的熱情具有感染力。
往左滑動查看 ⬅️
高階SPOC: 機器學習在工程和科學領域中的應用
02
機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一部分，屬於計算科學領域，專門分析和解釋數據的模式及結構，以實現無需人工交互即可完成學習、推理和決策等行為的目的。機器學習整合更正信息，改進未來決策。
課程主題：
預測鋰離子電池壽命
計算成像學習綜合
地震深度偽造
線性回歸和數據預測
幾何表示法中的機器學習
利用機器學習量化複雜系統的風險
加速計算材料發現中的機器學習
復合材料設計中的實用機器學習
用於數據模擬和逆向問題的機器學習
課程案例：
鋰離子電池壽命預測中的特徵工程
計算成像的機器學習
地震深度偽造: 生成缺失數據的神經網絡
石油和天然氣生產的預測
兩種3D幾何數據模式
主動學習和優化實驗設計
機器學習權衡
材料科學與工程
數據同化：從靜態數據到順序數據
學習者心聲：
Lou C
Johns Hopkins University
我更深入地了解到了人工智慧在量化金融，波形反演，計算機視覺，化學合成等領域研究中所扮演的角色，獲得很多可借鑑的模型與方法，還能有機會了解頂尖院校中人工智慧與不同領域交叉結合的前沿研究。
Mike L
University of Rochester
教授在SPOC和直播互動課上介紹了機器學習在各個領域的應用，並且介紹了應用具體方法，讓我感到耳目一新！更深刻意識到人工智慧的重要性，了解到了一些課題中利用人工智慧深度學習解決問題的具體思路和方法。
人工智慧領域的
領頭企業研究項目
通過掌握前沿人工智慧系統知識為機器學習相關領域做足充分的準備, 人工智慧領域的前沿研究項目為學習者的學術生涯等做了更深入的準備。
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HOT
J.P. Morgan是金融服務的全球領導者，為100多個國家/地區的全球最重要的公司，政府和機構提供解決方案。 其「 You Invest Portfolios」服務使用高效的算法，以便根據有關客戶的投資目標，風險偏好和財務約束的綜合調查表為特定客戶量身定製投資組合。
在本PBL中，學習者將學習包括.P. Morgan在內的大型投資銀行用於開發新穎的金融服務的機器學習工具和現代金融經濟學理論。
方向一: 按時間順序或水平預測資產價格/收益
這或許是機器學習在金融領域最直接的應用之一，因為對資產價格/收益的合適衡量和預測一直是銀行、投資公司和個人關注的焦點，這對瞬時PnL有直接影響。
方向二: 金融工具價格的高級模型校準
對於結構複雜的金融工具來說，一個適當的估值模型對於確定一個合適的金融工具是必不可少的。
方向三: 不完全市場中的消費-投資問題
在財富管理中，客戶的投資目標、風險偏好和約束條件無疑是考慮的重要方面，以便提供合適的建議。
方向四: 多資產金融合同的有效估值 - PIDE方法
金融合同的估值通常與解決部分整數微分法有關。邊界條件下的方程（PIDE）和神經網絡的方法直到最近才在理論上證明了其在高維度方程數值求解中的有效性
HOT
Microsoft是全球最大的軟體製造商之一。 其「計算機視覺」服務使人們可以訪問高級算法，利用這些算法處理圖像並根據這些圖像的視覺特徵返回信息。
該PBL借鑑了Microsoft的想法，致力於應用頂級計算機視覺系統將諸如自動駕駛汽車之類的應用推向未來。 學習者將學習這些算法和技術，並將其應用於學術界和工業界。
方向一: 圖像合成
生成對抗網絡（GANs）可以用許多圖像進行訓練，以創造全新的圖像，學習者將探索使用人工智慧來合成圖像的創意應用
方向二 : 圖像增強
學習者將挑選商業攝影中的一個問題（去模糊、高動態範圍、去除反射等），並使用機器學習來解決這些問題
