本項目是通過學習機器學習與人工智能、數(shù)據(jù)挖掘的理論知識，將理論運用于智慧醫(yī)療等應用探索中，從而產(chǎn)出高質(zhì)量且具有創(chuàng)新性的研究計劃的學習過程。

01導師簡介

導師：JACK

新加坡國立大學CS博士，麻省理工學院助理研究員；

先后于IJCAI、ACM MM、ECML-PKDD、ICDM、BIBM等國際頂級會議，以及Nature MI等國際頂級期刊上發(fā)表論文10余篇；

常年擔任NeurIPS、KDD、ICDM、AAAI、IJCAI等國際頂級會議的審稿人；

活躍于領域的最前沿，對于創(chuàng)新性的課題、領域科研內(nèi)容的把控能力極強，能在科研方面給學生提供非常大的幫助。

02五大課題方向掌握前沿技術熱點

項目中提供的5個科研課題，都是目前數(shù)據(jù)挖掘和智慧醫(yī)療相關領域前沿方向。當你腦子里一團漿糊的時候，也許讀著看著idea就來了，topic就定了。

對研究計劃來說，最難的不是怎樣去寫，而是怎樣去孵化一個課題。在導師的帶領下，通過追蹤近期的文獻，可以幫助你了解到研究方向的現(xiàn)狀和熱點，從而確定自己的課題。

03申請碩博不可替代的利器 現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)正在推動多個行業(yè)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新，對海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，已經(jīng)成為穩(wěn)增長、促改革、惠民生的有力工具。有業(yè)內(nèi)人士這樣比喻：在醫(yī)療領域，大數(shù)據(jù)分析的作用堪比經(jīng)驗豐富的臨床醫(yī)生。

《數(shù)據(jù)分析與挖掘賦能智慧醫(yī)療》項目通過學習機器學習與人工智能、數(shù)據(jù)挖掘的理論知識，為學生梳理并構(gòu)建機器學習與人工智能的理論知識體系，并將理論運用于智慧醫(yī)療等應用探索中。

科研經(jīng)歷豐富的名校導師會基于學生自身科研水平，輔導學生產(chǎn)出1篇符合學術規(guī)范的研究計劃，并且通過模擬答辯，讓學生提前熟悉如何展示自己的科研經(jīng)歷。

學生能夠在項目中了解科研流程，鍛煉科研能力，學習前沿的專業(yè)知識；更可以培養(yǎng)批判性思維，提高團隊協(xié)作能力、時間管理能力和抗壓能力，為未來的學習生活打下深厚基礎。

04寶貴的科研經(jīng)歷提升升學、就業(yè)競爭力 本課程涉及的機器學習相關知識以及技能，是人工智能領域的必備知識，能為有意讀計算機科學、人工智能、生物醫(yī)學、神經(jīng)科學方向研究生的同學打下扎實基礎。

對于學生來說，科研經(jīng)歷是與同樣優(yōu)秀的競爭者拉開差距的利器，起到很強的添磚加瓦的功效。

從學校招生的角度來看，世界名校也越來越注重學術成果的培養(yǎng)，希望錄取更多具有學術能力和學術潛力的學生。

而科研經(jīng)歷恰恰也是學生這兩方面能力的最直觀體現(xiàn)，符合名校錄取標準的發(fā)展趨勢。

同時，學習本次課程同時也是提升就業(yè)競爭力的利器，就業(yè)方向包括：

互聯(lián)網(wǎng)大廠（騰訊，阿巴，字節(jié)跳動等）人工智能/數(shù)據(jù)挖掘算法工程師

智慧醫(yī)療相關的獨角獸公司高薪職位，例如醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘算法工程師

大數(shù)據(jù)/人工智能產(chǎn)品經(jīng)理

企事業(yè)單位的相關研究團隊工程師

編輯：jq