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麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程

2022-10-19 缘分 14976

通过简单的物理描述符对过渡金属的d带中心进行机器学习预测

方向二：电子

通过简单的物理描述符对无机固体的带隙进行机器学习预测

方向三：电池

含锂固体的筛选和离子电导率的机器学习预测

方向四：表面科学

构建机器学习力场以对氧化银表面进行分子动力学模拟

Johnson & Johnson是一家跨国公司，提供各种医疗器械和药品。在2020年的新冠大流行期间，该公司与麻省理工学院的一个科研团队合作建立了用于疾病跟踪和预测的机器学习预测模型，从而使团队能够为疫苗开发过程做出数据驱动的决策。

学习者将有机会探索Johnson & Johnson 如何利用数据科学工具做出明智的决策，以及机器学习如何在医疗保健的其他许多方面发挥作用。

方向一

使用机器学习进行医学成像诊断增强，将集中于利用机器学习来后期处理医学图像，以增强对人体的诊断和筛查。

方向二

如何最大限度提高预防COVID-19的疫苗接种效率，将探索数据驱动的模型以及将机器学习用于增强模型的方法，并理解疫苗的使用对新冠病毒的流行病学影响。

方向三

萤光显微镜中用于细胞计数，检测和形态测定的深度学习，该方向将利用机器学习来自动执行计算分析。

方向四

量化评估隔离对COVID-19传染性传播的影响，将重点介绍构建物理驱动的AI模型，以分析隔离策略对控制COVID-19传播的影响。

关于Blended Learning

作为世界最前沿的大型混合式学习平台之一，Blended Learning 不断创新、颠覆、突破，提供强大的前端学习平台及数据化学习管理后台，突破物理限制，呈现互动性线上学习体验。教学团队由百余位教授、研究员、行业专家组成的教学团队负责教学，提供麻省理工学院（MIT）官方课程资源，学生可在项目中选修相应麻省理工学院课程并获得官方证书。

Blended Learning 课程项目在全世界快速发展至今，已有不同国家和地区的数千名学习者参与了课程项目，收获了影响其学业、职业发展的知识、经验、技能与视野。

参与项目学员来自美、加、澳、中、新、英等多个国家或地区，形成了顶尖的全球人才社群。

如何申请参与？

帝国理工 学子均有资格申请参与项目，且课程组将为优秀申请者提供专项奖学金支持。申请通过者可获取数千美元奖学金用于抵扣项目学费。

申请奖学金

及报名参加Blended Learnig 全球宣讲会

可扫码与课程组直接联系