哈佛大学“人工智能与机器人”在线学分课程项目报名通知

文章作者:发布时间:2020-07-06浏览次数:534


一、学校简介:

哈佛大学在文学、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力,被公认为是当今世界最顶尖的高等教育及研究机构之一。与此同时,该校还负责管理运行哈佛-史密松森天体物理中心、麻省总医院、波士顿儿童医院等机构。截止至2019年10月,哈佛的校友、教授及研究人员中共产生了160位诺贝尔奖得主(世界第一)、18位菲尔兹奖得主(世界第一)、14位图灵奖得主(世界第四)。2019-20年,哈佛大学位列软科世界大学学术排名世界第一、USNews世界大学排名世界第一、QS世界大学排名世界第三、泰晤士高等教育世界大学排名世界第七;泰晤士高等教育世界大学声誉排名世界第一。

二、项目课程简介:

AI is an important technology that supports daily social life and economic activities. In recent years, AI has attracted attention as a key for growth in developed countries such as Europe and the United States and developing countries.  The attention has been focused mainly on developing new artificial intelligence information communication technology(ICT) and robot technology(RT). Although recently developed AI technology certainly excels in extracting certain patterns, there are many limitations. Most ICT models are overly dependent on big data, lack a self-idea function, and are complicated.  During the class, rather than merely developing next-generation artificial intelligence technology, we aim to develop a new concept of general-purpose intelligence cognition technology. 

Recent advance in neuroimaging provide tools to measure structure and map functional networks in the human brain, albeit with limitations inherent to safe, non-invasive approaches.  The low participant burden of these techniques makes them particularly well suited for large, high- throughput studies.     Taking advance of these innovation, the Brain Genomics Superstruct project(GSP) was initiated to yield a dates of structural, functional, behavioral, and genetic information on a large-scale data collection efforts.  The dataset is intended to allow exploration of normative properties of brain structure and function, and link individual difference to behavioral phenotypes and genetic origins.  The present data descriptor manuscript details the initial release of structural, functional, and behavioral measures.

三、学分课程主要内容

Machine Learning & AI Definitions

Natural Neurons

Natural Intelligence

Consciousness

The Human Brain

Connectomics

The Artificial Neuron

Neural Networks

Types of ML

Machine Intelligence

Touring Test

AI, Machine Learning and Computation Design

AI in Pharmaceuticals

AI in Healthcare

AI and Machine Learning in the Insurance Industry

……

四、学分课程主要安排:

学科:人工智能

授课导师:哈佛大学/麻省理工学院教授、麻省理工学院博士生

形式:Zoom(含课前文献阅读+文献综述+教授集中教学+博士学术讲座+线下作业+小组汇报)

总课时:35课时,其中教授课时16、博士课时3(每课时45分钟)

教授实时教学时间:2020年8月

1. 课前文献材料阅读、文献综述写作培训;

2. 小组讨论:学员将被分为不同的小组完成课程前文献综述的写作及课后讨论;

3. 在线课程相关准备工作;

4. 在线课程、学术讲座;

5. 线下作业;

6. 小组汇报及结业评比;

五、项目收获:

项目结业证书、成绩单、优秀学员证明、美方推荐信、表现优秀者后期可以获得教授推荐信

其他方面收获:

1. 提升稀缺竞争力,助力国内外名校申请:通过学分项目课程的学习和研究,帮助每一位项目同学提高科研和科学素养能力,认识名校课程教授。

2. 获得全球硕士/博士奖学金招生信息:项目结束后,项目方会邀请所有项目同学进入“招生信息群”会定时发布全球高校教授招生信息。

六、报名条件和方式:

1.我校全日制在读本科生/研究生;

2.具有一定外语水平,通过项目方内部面试。

报名方式:

1. 在线填写报名表


2. 报名成功后,项目方将安排视频面试,面试通过后缴纳项目课程费用。

3.获得录取资格的学生下载并填写附件《哈尔滨工业大学(威海)学生出国(境)项目审批表》电子版发送至liuqian@hit.edu.cn,需要认定学分的同学请下载并填写《课程学习计划书》并就学分认定事宜征求专业所在学院负责教学工作的主管领导及教学秘书意见

4.在线参与课程

5.报名截止时间:2020年8月1日

七、项目费用

1.费用标准:8500元人民币

2.费用说明:费用包含在线课程学费,不含参与在线课程可能需要的电脑软硬件等配置费用。

八、项目咨询:

项目负责程老师,电话:13042514992(微信号同) 

哈尔滨工业大学(威海)学生出国(境)项目申请表.doc

                                                                国际合作处

                                                              2020年7月6日


关闭