前沿學科項目是聚焦前沿學科、交叉學科和新興學科的科研實踐項目，以學生獨立完成高質量的項目研究論文為目标成果。2023年寒假項目由麻省理工學院各學科領域的權威教授、博士研究員執教，在電子工程、計算機科學等領域為“雙一流”高校學生提供前沿、深度和富有内涵的科研實踐、學術交流項目，提升學生的學術視野、科研能力和項目實踐能力，助力學生後續深造中沖擊世界頂尖名校。
項目采用在線直播形式，包括課程、答疑、實踐項目tutorial指導和論文指導四大模塊。學生可依據專業和興趣申請一個項目，并完成對應的課程學習和研究任務。項目結束後，将以小組協作形式完成一篇約5000詞的論文，教授和專業編輯會進行項目論文的指導、潤色和投稿支持。還将獲得由官方教學團隊簽發的項目學習證書、成績報告和推薦信。
項目信息
教學語言：英語
授課形式：直播
時間：2023年1月8日至2月5日
課程主題：深度學習應用于計算機視覺/機器學習與商業分析（二選一）
項目結構：前沿學科課程+科研實踐+論文指導
學時：核心課程、實踐模塊、寫作模塊等累計共60課時，每課時45分鐘。1月8日到2月5日，北京時間9:00-12:00（春節期間1月21-27日調休，無直播課程）。項目包含學術進階寫作模塊，由哥大學術寫作中心主任親自執教。論文指導的服務周期為項目結束後90天内（2月6日-5月5日）。如需投稿接收後的二次潤色修改等需另行付費。
論文産出：在項目結束後學生将獲得由教學團隊簽發的項目證書（無外方院校學分），同時可結合項目課題産出一篇約5000字的科研論文（小組協作），優秀學生可以獲得教授推薦信。
項目費用
項目方向 | 項目時間 （春節假期調休） | 項目費用 |
機器學習與商業分析 | 2023年1月8日-2月5日 | 16900元人民币，本校學生有5000元項目獎學金減免，實際支付11900元 |
2023年1月8日-2月5日 |
1.學生可依據專業和興趣選擇一個項目學習，項目費用為11900元/人，此費用已減免合作院校獎學金5000元。項目費用包含課程、助教指導、項目服務管理、注冊、資料、論文初次指導及潤色費用，不包含論文投稿支持以及稿件投稿後的二次潤色修改等其他費用。
2. 圓滿完成項目的全日制本科生和研究生，學生完成項目學習後，課程符合學習時長不低于34學時且具有對方高校出具的正式成績單（非成績評估報告）等條件，可按照《蘇州大學本科生赴國（境）外大學交流學習的課程認定及學分轉換管理辦法（2019年修訂）》（蘇大教〔2020〕1号）等文件申請課程認定和學分轉換。完成學習後，憑項目證書等可向學校國際處/教務處申請校方獎學金。
3. 費用抵扣：參與在線項目的學生，完成寒假在線課程後可獲得本項目線下短期交流項目的全額抵扣劵，三年内有效，僅限本人使用。
深度學習應用于計算機視覺 Deep Learning in Computer Vision
深度學習的發展促進了計算機視覺的進步，在人臉識别、圖像問答、物體檢測和物體跟蹤等方面，深度學習已經取得了非常好的效果，各類新的算法模型的運用也為實現計算機視覺提供了新的可能。本項目内容涵蓋深度學習的經典算法模型以及模型應用于計算機視覺的熱門方向，結合目标檢測、圖像語義分割、視頻預測、自動駕駛等多應用場景的案例以及機器學習在醫療健康領域的應用等讓學生了解深度學習的經典算法、相關前沿研究問題，以及各類神經網絡模型中多個領域的最新應用，了解整個計算機視覺的發展過程中面臨的挑戰與機會。課程中，學生可自行選擇領域前沿研究方向作為具體研究課題：
醫學圖像處理 Medical image processing in deep learning
自動駕駛 End to end learning for self-driving cars
元宇宙室内三維圖像 3D reconstruction in deep neural network
圖像語義分割 Transformer network for image segmentation
街景視頻圖像理解 Video understanding
（一）項目課時
（1）Master Class 核心課程模塊，總計25課時，周均6-7課時，由責任教授直播授課
（2）Capstone Project 實踐模塊，總計15課時，周均3-4課時，由行業專家/博士後/助教直播授課及指導
（3）Writing Booster 寫作模塊，總計20課時，周均3-4課時，由教授直播授課，助教一對一寫作指導
（4）論文指導、修改潤色及投稿支持，每個小組論文完成後由教授/期刊編輯審核及指導（2月6日-5月5日）
（二）核心師資
Dr. Alexander Amini
•麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）研究科學家
•麻省理工深度學習公開課課程負責人
•美國國家科學基金會Fellow
•研究領域包括計算機視覺、深度學習、無人駕駛等
機器學習與商業分析 Machine learning with business analy
商業分析被列為未來最被企業需要的技能之一，美國勞工統計局預測，到2026年，商業分析師的職位将增長27％，這一速度遠快于所有職業的平均水平。跨學科的商業分析課程站在數學、統計學、金融學、計算機科學的交叉口。商業大數據與其他的大數據相比蘊含着大量的待發掘價值，學術界在大數據的理念、模型以及相關的人才培養方面進行了相當多的探索與讨論。掌握描述性、預測性、規範性等分析方法既符合商業決策向“數據驅動”靠攏的趨勢，滿足公司對行業稀缺人才和專精技能的需求，也将培養學生理性系統思維和商業洞察力。從聚類算法繪制用戶畫像，聚類回歸預測周期價值，到數理和視覺維度上挖掘數據，本項目通過學習揭示隐藏關系、相關性、模式、關聯、投資者行為等方法，結合商業案例、真實數據，利用建模和算法來提取所需信息、展示，複現商業、經濟、投資等領域決策。
（一）項目課時構成：
（1）Master Class核心課程模塊，總計25課時，周均6-7課時， 由責任教授直播授課
（2）Capstone Project實踐模塊，總計15課時，周均3-4課 時，由行業專家/博士後/助教直播授課及指導
（3）Writing Booster 寫作模塊，總計20課時，周均3-4課時，由教授直播授課，助教一對一寫作指導
（4）論文指導、修改潤色及投稿支持，每個小組論文完成後由教授/期刊編輯審核及指導（2月6日-5月5日）
（二） 核心師資
• Prof. Hui Chen, 麻省理工學院斯隆商學院野村金融講席教授、金融系主任，美國國家經濟研究局研究員現任Journal of Finance, Review of Financial Studies, Management Science 和Journal of Banking and Finance編委。研究領域包括資産定價及其與公司金融的關系，尤其是用機器學習研究宏觀經濟和信用風險、流動性風險、融資及投資決策之間的相互影響。
進階寫作課程（已包含在以上項目中）
授課教師：
Dr. Sue Mendelsohn, 哥倫比亞大學寫作中心主任英語與比較文學學科高級導師，十餘年寫作咨詢經驗，定期在全國會議上介紹對多模态寫作、視覺修辭和寫作史的研究，并發表寫作中心理論和管理相關文章。
申請條件
2.具備良好的英語聽說能力；GPA達3.0以上；
3.需具備一定Python語言編程基礎（無Python基礎的同學将由助教指導在項目前完成Pre-learning）；
五、申請方式項目咨詢
項目方申請鍊接：https://jinshuju.net/f/dD9zVE
報名截止日期：2022年12月23日
項目方Cindy老師 (微信 tbstudy11 電話 18917342671)
