机器学习在计算机网络中的应用
这个项目尤其适合于在今年下半年就申请美国大学而到目前为止还没有充分的科研项目的同学。
时间紧、见效快、肯定能够拿到美国名校教师的推荐信。
同时，这些项目也适合于以后想申请美国大学的同学。教你做科研的理论和实践。
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适合人群
1、对人工智能、计算机网络感兴趣，希望进行系统入门的学生。
2、计算机科学、电子工程、数学专业的学生。
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项目时长和开始时间
项目开始时间：2019年8月。
时长：6周，每周除课堂时间外自主学习8小时
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授课语言
普林斯顿大学导师全英文授课
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课程介绍
2019年一场重大的技术变革将开始，5G网络将在几个月后开始覆盖手机用户。这次变革不仅关于更快的智能手机，还将影响到许多其他类型的设备，包括工业机器人、安全摄像头、无人机和传送交通数据的汽车。更快的网络可以帮助推广人工智能和其他尖端技术的使用，因而美国和中国政府将5G网络视为一种竞争优势。那么如何将人工智能中的机器学习应用于计算机网络中呢?
本课程将为学生提供机器学习概念的背景知识，以及它们如何应用于计算机网络，从网络性能到网络安全。
课程将包括无人监督学习和监督学习的机器学习入门概念,以及如何将以上概念应用于网络应用和数据的实践活动。学生将完成导师布置的课堂作业，以及将机器学习应用于网络的项目。
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课程模式
10课时的主导师Lecture：麻省理工教研体系深度浸泡。
6课时一对一Office Hour：扫除你上课时积累的所有疑难知识点。
12课时Lab Session：指导小组完成实战项目。
2课时的成果汇报Presentation：见你所学知识呈现给导师及所有学员。
24小时内答疑回复：第一时间解决你的遗留问题。
全程助教辅助模式：课程期间配双语助教全程辅助教学过程，不让任何一个学生拉下进度。
班主任跟踪监督模式：不让懒惰拖延成为你成功路上的绊脚石
师生比例1比3：小班教学，人人都能与大佬沟通熟悉，打通人脉。
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导师介绍
普林斯顿大学信息技术政策中心副主任
美国总统青年科技奖获得者
麻省理工大学计算机科学博士&硕士
前佐治亚理工学院教授
Nick F.导师的主要研究兴趣为计算机网络系统、信息安全与管理，特别是网络架构、反审查设计与协议设计。他的研究主要目标是帮助网络更好运行，提高公共与私人网络的用户体验。
此外，NickF导师曾获NSF总统科学家和工程师早期职业奖(PECASE,美国青年科学家和工程师的最高荣誉)和IBM教师奖，曾被《麻省理工学院技术评论》评为35岁以下最佳创新者之一。
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课程大纲
第一部分:计算机网络基础概念
1、网络测量和互联网技术
2、网络安全
3、网络性能测量
第二部分:机器学习基础知识
1、无监督学习
聚类与异常值检测
2、监督学习折现率
标准方法与集成方法
3、深度学习
第三部分:计算机网络应用
1、网络性能推断
2、网络安全
3、网络隐私
第四部分:项目成果展示
你将根据导师要求进行项目最终汇报(Final Presentation)。
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项目价格
每人29800元。
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项目收获
来自普林斯顿大学导师为优秀学员撰写的推荐信，对留学申请是一封强有力的推荐信。
30%的学生会被评为优秀学员。推荐信由主导师写；剩余70%的学生推荐信由助教来写。
2、提升你的简历
值得写进你的简历的美国名校项目实战成果，与来自美国名校的导师一起工作交流。
总之，参与这个项目，就有美国导师的推荐信，同时，丰富了你的申请中的简历部分，对你未来的学习规划也会有极大的帮助。
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