CIS人工智能与神经网络算法

Artificial Intelligence and Neural Network Algorithm

Manolis Kellis

麻省理工学院计算机系终身教授

课题背景

人工智能是计算机学科的一个分支，被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。而神经网络是人工智能领域的一部分，我们通过一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，数据的学习、结构和算法来实现对大脑的研究，提高人们对信息处理的智能化水平。

课题内容

本课程将教授人工智能的基本方法，尤其侧重于神经网络算法的实施。课上会在生物相关的实例中，运用模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型，大量的编程示例和AI技术来解释来自各种各样的信息来源并使用它来实现智能的，目标导向的行为。

适合人群

 对计算机专业感兴趣的高中生，本科生
 修读计算机、电子电气工程、信息工程等专业，以及未来希望在机器学习、算法、编程等领域从业的学生
 具备生物学基础、对算法基本认识、以及有编程经历的学生优先
 建议提前掌握Python使用

教授介绍

Manolis Kellis

麻省理工学院计算机系终身教授

(1)MIT生物智能研究生项目主任

(2)哈佛 - 麻省联合博德研究所八大实验室主任之一

(3)美国科学与工程职业总统奖获得者

(4)人工智能领域创世泰斗,引用次数78000次,发表论文700余篇,Nature/Science 主刊33篇

任职学校

麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，缩写：MIT）是美国一所综合性私立大学，是美国培养高级科技人才和管理人才、从事科学与技术教育与研究的一所私立大学，创办于1861年，有“世界理工大学之最”的美名。位于马萨诸塞州的剑桥市。经过近150多年的发展，现已有学生近万名，并且已被世界公认为与牛津大学、剑桥大学、哈佛大学等老牌大学齐名的、以理工科为主的、综合性的世界一流大学。

课程安排与收获

• 8周在线小组科研（总课时78小时）
• 网申推荐信
• 学术评估报告
• 项目成绩单
• 论文成果

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