机器学习与图形识别
课程亮点
机器学习是一门新兴的多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
本期课程将向学生描述一个完整的机器学习项目：用户画像，它是如何用机器学习算法，分析智能手机用户的年龄、性别、兴趣爱好。
课程目的：
1.使学生了解机器是怎么学习人类知识的:包括机器学习的基本方法：线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，贝叶斯分类器，神经网络。
2.培养学生使用机器学习解决现实问题的能力：面对具体的问题，如何使用上述工具，搭建相应的机器学习模型，解决具体的现实问题。
3.培养学生开发搭建人工智能应用的动手能力:使用android开发一个app,这个app使用了自己的机器学习模型，尽可能多的挖掘用户的年龄，性别，兴趣爱好，其它特点。
（实验环境需要每人一台PC，尽量每人一个安卓手机，如果条件允许的话。）
课程导师
知名研究所助理研究员
作为教学组成员，参与研究生教学工作。从数据采集到数据管理、聚类、模型建立并形成准确的步态分类模型。从数据预测到可视化，拥有丰富且成功的研究和时间经历和经验。拥有超过9年的计算机系统经历。
上课地址：中科院（北京）
课程安排
DAY1
破冰活动&分组/项目介绍
DAY2
人工智能大背景/机器学习是什么/基本原理/方法论线性回归/逻辑回归
DAY3
作业检查/决策树/KNN
朴素贝叶斯分类器
DAY4
作业检查/神经网络
马尔科夫链
DAY5
手机app传感器和环境信息获取/性别分析、爱好分析、年龄分析原理
通过开发app完成性别、年龄、爱好分析（上）
DAY6
通过开发app完成性别、年龄、爱好分析（下）
DAY7
上午提交app作品/下午答辩
课程费用
课程费：16000元/人
协助安排食宿：350元/人每天
费用不包含：交通费、个人消费、非官方行程所产生的费用等。
申请条件
高中生且数学基础扎实，有一定编程基础。
学术探究课堂是由中国科协发起，国内顶尖大学/科研机构共同参与的学术背景提升计划。计划旨在通过带领中学生接触了解各重点学科最新科研成果和未来发展趋势，激发学生的学生和科研热情，树立远大目标。同时学生在教授带领下，完成若干个前沿的科学实验，用科学思维完成命题讨论，让学生领会正确的学术研究方法，帮助其中部分学生完成一个高质量的科研命题。
