麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程

麻省理工学院

人工智能前沿领域

机器学习不仅仅是算法：它需要数学、统计、数据分析、计算机科学和编程技能。麻省理工学院是所有这些学科的研究和实践中心，顶尖教员专家将指导参与者了解用于构建有效人工智能系统的研究、尖端技术和最佳实践方面的最新突破。MIT官方课程项目引领科技发展，带来巨大的学术、专业和个人成长。

MIT 研究涵盖了AI+ 系列的主题，推动了机器学习、预测和控制的方式，同时也使它们安全系数提高和技术可靠。

MIT 研究包括了机器学习的理论和应用：

机器学习的广泛研究理论（算法、优化等）

统计学习（推理、图形模型、因果分析等）

深度学习及强化学习

符号推理机器学习系统

机器学习的各种硬件实现

MIT 不断探索新的技术，使人工智能模型能够持续学习，从而降低能源成本和提升行业效率，为研究者和学习者提供更多的可能性。

人工智能是机器学习领域、前沿科技领域和其他相关领域所在者的绝佳学术选择：

赋能人工智能和科技核心交叉领域的现代科技企业

跟随全球前沿核心科技的快速迭代

掌握人工智能必备核心技能是时代发展的趋势

学术研究上必备的交叉学科综合性人才

人工智能核心领域

NO.1

机器学习建模和仿真

机器学习模拟可以被视为一种元学习算法，它调整模拟器的参数以生成合成数据，从而根据该数据训练的机器学习模型分别在验证集和测试集上达到高精度。

机器学习 学术 核心技能

使用数值离散化方法模拟物理过程

从统计学角度描述典型的机器学习问题

评估数值模拟中的成本-精度权衡

学习强大的优化技术，了解其在机器学习中的基本作用

使用蒙特卡洛模拟练习真实世界的预测和风险评估问题

NO.2

机器学习在工程和科学领域中的应用

人工智能程序可以为低价值任务提供自动化，使工程师能够执行高价值任务。通过使用机器学习来发现数据中的模式，机器将对帮助进行工程判断非常重要，同时，机器学习允许科学家分析以前无法访问的大量数据，开启科学发现的新黄金时代。

机器学习在工程和科学领域 学术 核心技能：

理解机器学习方法为什么和如何可以改善工程问题的解决

量化风险并从复杂系统的数据中明确突出的特征

学习研究人员如何利用缺失或稀疏的数据做出更好的预测

将一个行业中开发的机器学习方法转移到另一个行业中去

评估在什么情况下机器学习方法可能没有帮助或不值得付出额外的努力

对人工智能领域前沿课题

AI+研究方向 🤖

机器学习核心领域 🦾

人工智能模型与算法 🧮

计算机 及神经学🧠 的交叉学科感兴趣的

可通过麻省理工学院官方课程宣讲会

了解更多核心领域信息

扫码参与宣讲会

课程组为优秀的学习者提供奖学金

人工智能职业/学术进阶

由人工智能领域全球顶尖的麻省理工学院教授引领，从MIT航空航天计算设计、计算化学、系统理论、数据科学、流体动力学、计算成像、不确定性量化、计算机图形学、科学计算和应用分析等方面的领先学者授课。

分别开设机器学习基础、建模和仿真原理以及机器学习在工程和科学领域中的应用课程让学习者沉浸式参与。

师资团队

左右滑动查看人工智能MIT官方项目课程

01

未完待续,请点击[下一页]继续阅读