麻省理工學院
人工智慧前沿領域
機器學習不僅僅是算法：它需要數學、統計、數據分析、計算機科學和編程技能。麻省理工學院是所有這些學科的研究和實踐中心，頂尖教員專家將指導參與者了解用於構建有效人工智慧系統的研究、尖端技術和最佳實踐方面的最新突破。MIT官方課程項目引領科技發展，帶來巨大的學術、專業和個人成長。
MIT 研究涵蓋了AI+ 系列的主題，推動了機器學習、預測和控制的方式，同時也使它們安全係數提高和技術可靠。
MIT 研究包括了機器學習的理論和應用：
機器學習的廣泛研究理論（算法、優化等）
統計學習（推理、圖形模型、因果分析等）
深度學習及強化學習
符號推理機器學習系統
機器學習的各種硬體實現
MIT 不斷探索新的技術，使人工智慧模型能夠持續學習，從而降低能源成本和提升行業效率，為研究者和學習者提供更多的可能性。
人工智慧是機器學習領域、前沿科技領域和其他相關領域所在者的絕佳學術選擇：
賦能人工智能和科技核心交叉領域的現代科技企業
跟隨全球前沿核心科技的快速疊代
掌握人工智慧必備核心技能是時代發展的趨勢
學術研究上必備的交叉學科綜合性人才
人工智慧核心領域
NO.1
機器學習建模和仿真
機器學習模擬可以被視為一種元學習算法，它調整模擬器的參數以生成合成數據，從而根據該數據訓練的機器學習模型分別在驗證集和測試集上達到高精度。
機器學習 學術 核心技能
使用數值離散化方法模擬物理過程
從統計學角度描述典型的機器學習問題
評估數值模擬中的成本-精度權衡
學習強大的優化技術，了解其在機器學習中的基本作用
使用蒙特卡洛模擬練習真實世界的預測和風險評估問題
NO.2
機器學習在工程和科學領域中的應用
人工智慧程序可以為低價值任務提供自動化，使工程師能夠執行高價值任務。通過使用機器學習來發現數據中的模式，機器將對幫助進行工程判斷非常重要，同時，機器學習允許科學家分析以前無法訪問的大量數據，開啟科學發現的新黃金時代。
機器學習在工程和科學領域 學術 核心技能：
理解機器學習方法為什麼和如何可以改善工程問題的解決
量化風險並從複雜系統的數據中明確突出的特徵
學習研究人員如何利用缺失或稀疏的數據做出更好的預測
將一個行業中開發的機器學習方法轉移到另一個行業中去
評估在什麼情況下機器學習方法可能沒有幫助或不值得付出額外的努力
對人工智慧領域前沿課題
AI+研究方向 🤖
機器學習核心領域 🦾
人工智慧模型與算法 🧮
計算機 及神經學🧠 的交叉學科感興趣的
可通過麻省理工學院官方課程宣講會
了解更多核心領域信息
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課程組為優秀的學習者提供獎學金
人工智慧職業/學術進階
由人工智慧領域全球頂尖的麻省理工學院教授引領，從MIT航空航天計算設計、計算化學、系統理論、數據科學、流體動力學、計算成像、不確定性量化、計算機圖形學、科學計算和應用分析等方面的領先學者授課。
分別開設機器學習基礎、建模和仿真原理以及機器學習在工程和科學領域中的應用課程讓學習者沉浸式參與。
師資團隊
左右滑動查看人工智慧MIT官方項目課程
01
機器學習模仿人類智慧，使計算機應用通過互動處理和算法訓練來積累經驗。機器學習技術增強了人類的能力，可以比人類更快地成為專家。機器學習系統可以有效、高效、低成本地測試系統和衡量解決方案。
課程主題：
線性代數和矩陣運算回顧，建模知識框架
建模和仿真
優化和數據驅動的建模
從優化到機器學習
機率論的方法
案例研究和總結
課程案例：
極光飛行科學 Aurora Flight Sciences
斯倫貝謝 Schlumberger
巴斯夫 BASF
學習者心聲：
RACHAEL NAOUM
DASSAULT SYSTEMS產品定義工程師
這門課程的布局讓所有的概念都非常容易理解，整個評分作業中都得到了很好的指導。整個課程是經過深思熟慮的。
VIVIAN D'SOUZA
DANA公司基於模型的系統分析工程師
這門課程融合了概念和實際應用。尤塞夫教授的內容與我嘗試過的其他類似課程相比是無與倫比的，更不用說他對這個話題的熱情具有感染力。
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高階SPOC: 機器學習在工程和科學領域中的應用
02
機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一部分，屬於計算科學領域，專門分析和解釋數據的模式及結構，以實現無需人工交互即可完成學習、推理和決策等行為的目的。機器學習整合更正信息，改進未來決策。
課程主題：
預測鋰離子電池壽命
計算成像學習綜合
地震深度偽造
線性回歸和數據預測
幾何表示法中的機器學習
利用機器學習量化複雜系統的風險
加速計算材料發現中的機器學習
未完待续,请点击[下一页]继续阅读
{nextpage}復合材料設計中的實用機器學習
用於數據模擬和逆向問題的機器學習
課程案例：
鋰離子電池壽命預測中的特徵工程
計算成像的機器學習
地震深度偽造: 生成缺失數據的神經網絡
石油和天然氣生產的預測
兩種3D幾何數據模式
主動學習和優化實驗設計
機器學習權衡
材料科學與工程
數據同化：從靜態數據到順序數據
學習者心聲：
Lou C
Johns Hopkins University
我更深入地了解到了人工智慧在量化金融，波形反演，計算機視覺，化學合成等領域研究中所扮演的角色，獲得很多可借鑑的模型與方法，還能有機會了解頂尖院校中人工智慧與不同領域交叉結合的前沿研究。
Mike L
University of Rochester
教授在SPOC和直播互動課上介紹了機器學習在各個領域的應用，並且介紹了應用具體方法，讓我感到耳目一新！更深刻意識到人工智慧的重要性，了解到了一些課題中利用人工智慧深度學習解決問題的具體思路和方法。
人工智慧領域的
領頭企業研究項目
通過掌握前沿人工智慧系統知識為機器學習相關領域做足充分的準備, 人工智慧領域的前沿研究項目為學習者的學術生涯等做了更深入的準備。
左右滑動查看人工智慧領域的領頭企業項目
HOT
J.P. Morgan是金融服務的全球領導者，為100多個國家/地區的全球最重要的公司，政府和機構提供解決方案。 其「 You Invest Portfolios」服務使用高效的算法，以便根據有關客戶的投資目標，風險偏好和財務約束的綜合調查表為特定客戶量身定製投資組合。
在本PBL中，學習者將學習包括.P. Morgan在內的大型投資銀行用於開發新穎的金融服務的機器學習工具和現代金融經濟學理論。
方向一: 按時間順序或水平預測資產價格/收益
這或許是機器學習在金融領域最直接的應用之一，因為對資產價格/收益的合適衡量和預測一直是銀行、投資公司和個人關注的焦點，這對瞬時PnL有直接影響。
方向二: 金融工具價格的高級模型校準
對於結構複雜的金融工具來說，一個適當的估值模型對於確定一個合適的金融工具是必不可少的。
方向三: 不完全市場中的消費-投資問題
在財富管理中，客戶的投資目標、風險偏好和約束條件無疑是考慮的重要方面，以便提供合適的建議。
方向四: 多資產金融合同的有效估值 - PIDE方法
金融合同的估值通常與解決部分整數微分法有關。邊界條件下的方程（PIDE）和神經網絡的方法直到最近才在理論上證明了其在高維度方程數值求解中的有效性
HOT
Microsoft是全球最大的軟體製造商之一。 其「計算機視覺」服務使人們可以訪問高級算法，利用這些算法處理圖像並根據這些圖像的視覺特徵返回信息。
該PBL借鑑了Microsoft的想法，致力於應用頂級計算機視覺系統將諸如自動駕駛汽車之類的應用推向未來。 學習者將學習這些算法和技術，並將其應用於學術界和工業界。
方向一: 圖像合成
生成對抗網絡（GANs）可以用許多圖像進行訓練，以創造全新的圖像，學習者將探索使用人工智慧來合成圖像的創意應用
方向二 : 圖像增強
學習者將挑選商業攝影中的一個問題（去模糊、高動態範圍、去除反射等），並使用機器學習來解決這些問題
方向三 : 醫學圖像分析
計算機通常可以識別訓練有素的人類醫生可能錯過的模式。有了人工智慧，醫療診斷可以更快、更準確、更省錢
方向四 : 物體檢測
物體檢測是計算機視覺中最基本的問題之一，它的目標是識別給定圖像中的物體並找到它們的準確位置
HOT
Lyft 是一家交通網絡公司（TNC），它使用AI驅動的分析來預測未來的旅行請求，從而提前匹配請求，調度車輛和平衡空閒車輛。這樣的分析能夠優化資源分配並提高服務性能（縮短車輛等待時間和繞道時間）。
在本PBL 中，學習者將對廣泛應用於交通網絡公司（尤其是Lyft）以及智能交通領域的「短期預測」和其他機器學習模型建立深刻的理解。
方向一 ：高速公路短期交通流量預測
使用從高速公路上的傳感器收集的數據探索在多個提前時間間隔（例如提前5分鐘或15分鐘）內的短期交通速度（即通過某一連結的汽車數量）預測
方向二：城市計程車短期需求大型預測
利用城市中的計程車行程數據，探索在多個提前時間間隔（例如提前5分鐘或15分鐘）內對短期計程車需求的預測 。
方向三：城市短期停靠共享自行車需求預測
使用城市旅行數據探索共享單車在多個提前時間間隔內的短期共享需求預測。
方向四：地鐵系統短期乘客需求預測
該方向旨在使用地鐵系統中的SmartCard交易數據來探索對多個短期時間間隔的短期乘客需求的預測
HOT
Morgan Stanley 作為一家全球金融服務公司運營。該公司為其客戶和顧客提供投資銀行產品和服務，包括企業、政府、金融機構和個人。它通過以下部門運營全球商務：機構證券，財富管理，和投資管理。研究重點是資產定價模型在使用共同基金風險調整後的業績基準。
此PBL計劃旨在幫助學生加深對機器學習技術的理解應用於上述金融領域，定量分析也是其中的重點。
方向一 ：風險管理
風險管理是了解公司在財務健康方面所面臨的威脅的做法。它是每個公司的必要工具，對於那些可能經歷其產品價值大幅波動的公司來說更是如此。
方向二：定價和估值
在這個方向上，學生將有機會處理基於不同方法的奇異期權的定價和估值，這些方法是基於數字方法的。
未完待续,请点击[下一页]继续阅读
{nextpage}方向三：產品結構
金融產品的動態性允許採用量身定做的方法，即可以定製特定的產品以適應客戶的金融需求。
方向四：交易
在這個方向上，學生將體驗到作為一個交易員，他們不僅要制定，而且要能夠執行和跟蹤他們的交易策略。
HOT
Galaxy Digital 是一家專注於數字資產的金融服務和投資管理公司。 他們使用前沿技術為導向的工作方式，將他們的工作重點放在加密貨幣和區塊鏈上，而區塊鏈也有助於他們的內部工作流程。儘管區塊鏈通常與加密相關聯，但它的去中心化性質有更多的應用場景。區塊鏈削弱了對第三方的需求，支持以用戶為中心的交易。
該PBL將向學習者介紹區塊鏈里的豐富的數據世界，重點介紹其架構和可能的用途。 學習者將了解去中心化網絡的內部運作，以及如何在區塊鏈環境中利用數據科學、機器學習和人工智慧。
方向一 ：利用數據科學洞察金融市場
加密貨幣市場是著名的動盪和不可預測的，表現出與傳統金融非常不同的行為
方向二：使用機器學習預測合規風險
比特幣和以太坊等公共區塊鏈網絡是任何人都可以使用的開放環境。
方向三：構建Web3工具
為未來網際網路價值提供動力--網際網路正在發生變化，Web3工具與現有能力和基礎設施相結合，為公共和私營部門的企業和個人帶來了新的可能性
人工智慧+區塊鏈
大於其各部分的總和--學習系統和純應用帳本的結合為分布式協調和問題解決開闢了新的視野，具有新穎的經濟激勵結構
Schrödinger 是一家設計計算化學軟體的公司，旨在快速低成本地發現新型療法和材料。 Schrödinger 平台集成預測物理的方法與機器學習技術以加快這一過程。通過額外的計算分析循環，每輪實驗項目中找出的最有希望的化合物會被優化。
在此PBL中，學習者將學習Schrödinger 用於大規模藥物發現的計算工具，並將這些工具應用於未來的職業。
方向一 ：催化
通過簡單的物理描述符對過渡金屬的d帶中心進行機器學習預測
方向二：電子
通過簡單的物理描述符對無機固體的帶隙進行機器學習預測
方向三：電池
含鋰固體的篩選和離子電導率的機器學習預測
方向四：表面科學
構建機器學習力場以對氧化銀表面進行分子動力學模擬
Johnson & Johnson是一家跨國公司，提供各種醫療器械和藥品。 在2020年的新冠大流行期間，該公司與麻省理工學院的一個科研團隊合作建立了用於疾病跟蹤和預測的機器學習預測模型，從而使團隊能夠為疫苗開發過程做出數據驅動的決策。
學習者將有機會探索Johnson & Johnson 如何利用數據科學工具做出明智的決策，以及機器學習如何在醫療保健的其他許多方面發揮作用。
方向一
使用機器學習進行醫學成像診斷增強，將集中於利用機器學習來後期處理醫學圖像，以增強對人體的診斷和篩查。
方向二
如何最大限度提高預防COVID-19的疫苗接種效率，將探索數據驅動的模型以及將機器學習用於增強模型的方法，並理解疫苗的使用對新冠病毒的流行病學影響。
方向三
螢光顯微鏡中用於細胞計數，檢測和形態測定的深度學習，該方向將利用機器學習來自動執行計算分析。
方向四
量化評估隔離對COVID-19傳染性傳播的影響，將重點介紹構建物理驅動的AI模型，以分析隔離策略對控制COVID-19傳播的影響。
關於Blended Learning
作為世界最前沿的大型混合式學習平台之一，Blended Learning 不斷創新、顛覆、突破，提供強大的前端學習平台及數據化學習管理後台，突破物理限制，呈現互動性線上學習體驗。教學團隊由百餘位教授、研究員、行業專家組成的教學團隊負責教學，提供麻省理工學院（MIT）官方課程資源，學生可在項目中選修相應麻省理工學院課程並獲得官方證書。
Blended Learning 課程項目在全世界快速發展至今，已有不同國家和地區的數千名學習者參與了課程項目，收穫了影響其學業、職業發展的知識、經驗、技能與視野。
參與項目學員來自美、加、澳、中、新、英等多個國家或地區，形成了頂尖的全球人才社群。
如何申請參與？
帝國理工 學子均有資格申請參與項目，且課程組將為優秀申請者提供專項獎學金支持。申請通過者可獲取數千美元獎學金用於抵扣項目學費。
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