最近，不管在哪個社交平臺上，

“

轉碼”在留學生群體中都成了頂流。

各種諸如北美理工留學生轉CS專業當起了快樂碼農、學小語種的文科生轉碼成功去灣區當碼農的例子層出不窮。

所謂“轉碼”，就是指非IT背景的人，在完成相關學業後，甚至已有多年其他行業工作經驗後，卻在大廠程式設計師的高薪高福利的吸引下，從頭開始學習IT相關知識，轉行做碼農。

畢竟，行業沒有年齡限制、性別限制、學歷限制，只要程式碼敲得好就是王道。

再加上，“碼農賽道”有更多的

就業機會

和遠超其他行業的

薪資水平

。於是，

“轉行做碼農=走上人生巔峰”

已經是很多人的共識。

但是，這條路並不簡單。在轉碼熱潮下，更多人湧入這個賽道，也就意味著更激烈的競爭。

所以，在你羨慕轉碼高薪的同時，也需要做好準備充分，積累經驗和能力，才會有更高的機會轉碼成功。

所以現在，我們為有轉碼需求的大家，篩選出

1

0個轉碼友好的科研課程！

不僅有

國內外名校教授的加持

，還有

極高的學術含金量。

供不同專業、不同賽道的小夥伴們靈活選擇。

TOP 10

加州大學伯克利分校+大連理工大學

教授

帶你進行

計算機的演算法設計與分析

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對計算機理論感興趣，且有相關背景的大學生和研究生。

【課題涵蓋】

教授將介紹經典的演算法設計範例，以反覆出現的數字、字串、集合系統和圖形等基本問題為例加以說明。幫助學生設計算法來解決問題，並對演算法的正確性以及用漸近大Oh符號量化的計算效率進行嚴格的推理。

TOP 9

愛丁堡大學+世界一流大學

教授

帶你學習

Python科研實戰的相關知識

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

軟體工程、計算機科學、人工智慧等方向就讀的大學生；有一定三角函式、二次方程、基礎微積分等數學基礎的學生。

【課題涵蓋】

近年來，全球範圍內用Python做科學計算的研究機構日益增多。本課題中，教授將帶領大家親歷Python程式設計在科研中的應用。內容涵蓋使用Python進行建模和模擬，資料的讀取、處理和圖形繪製，並參與協同程式設計完成一個基於蒙特卡羅法的專案。

TOP 8

劍橋大學+西安交通大學

教授

教你

強化學習、影象分割與自然語言

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對人工智慧，深度學習領域感興趣的學生。

【課題涵蓋】

人工智慧在過去幾年裡在多個領域產生顯著的影響，且在全球發展了多種圖形的深度學習模型，包括圖形卷積模型、圖形注意模型、混合模型和神經資訊傳遞模型（GATs）。在本課題中，教授將帶領大家學習圖神經網路的專業知識及深度強化學習的發展潛力，並探討強化學習和深度學習的基礎和實際案例。

TOP 7

卡耐基梅隆大學+同濟大學

教授

帶你從多臂老虎機問題看序列決策

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對機器學習、演算法、大資料、網際網路推薦系統等方面感興趣的學生；擁有一定的計算機專業基礎的大學生。

【課題涵蓋】

“多臂強盜”演算法框架是深度強化學習中的重要模組。本課題正是以此框架為核心內容，學生將在參與過程中深入瞭解演算法的基礎模型及應用，將認識到被廣泛使用的上置信界演算法（Upper Confidence Bound，簡稱UCB）及湯普森取樣演算法（Thompson Sampling Algorithms）。

TOP 6

卡耐基梅隆大學+中山大學

教授

帶你瞭解

人工智慧之機器學習

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對人工智慧，機器學習，深度學習領域感興趣的學生。

【課題涵蓋】

本課題會系統探索人工智慧與機器學習之間的相互作用。近些年來，機器學習的應用範圍從金融應用程式，到軍事領域，甚至在保護日常應用程式（如微信）的安全等方面都有涉及。本課題將面向初學者，介紹人工智慧/機器學習與密碼學和區塊鏈等非常熱門的主題，探討未來潛力。

TOP 5

蘇黎世聯邦理工學院+同濟大學

教授

和你探討人工智慧前沿課題

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對計算機科學，演算法，人工智慧，神經動力學，神經網路等領域感興趣的大學生。

【課題涵蓋】

本課題將向學生介紹神經形態計算的領域，並描述現有最先進的神經形態計算電路和系統。透過演示真實神經電路使用的關鍵計算原理，將自然智慧與人工智慧聯絡起來，並展示最適合硬體實現的模擬/數字神經形態電路計算模型。透過互動練習和討論，加深學生對主題的理解。

TOP 4

卡耐基梅隆大學+東南大學

教授

帶你一起探究

學習分散式機器學習

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

適合數學基礎好的高中生；以及有基礎演算法知識，對計算和演算法有興趣的大學生。

【課題涵蓋】

在分散式機器學習這一領域中，聯合學習是一個備受關注的焦點。本課題將介紹聯合學習的基本內容，涵蓋聯合學習的基本架構和演算法，介紹對聯合學習演算法進行設計分析時所需的主要工具，講解現有的計算框架，並結合自動駕駛等案例，體現聯合學習的實戰應用。

TOP 3

多倫多大學+上海交通大學

教授

帶你

從語言建模看聊天機器人設計

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

具備Python等語言的基本計算機程式設計知識和線性代數知識的大學生；對人工智慧，自然語言處理感興趣的高中生。

【課題涵蓋】

本課題將提供中文自然語言處理工具的實際介紹。使用傳統語法和大規模語言模型分析中文文字，並從中討論應用程式，如聊天機器人，問題回答和隱私保護。教授將向學生介紹簡單的電腦中文處理軟體工具，透過互動練習和討論，增強學生對自然語言處理的理解。

TOP 2

佐治亞理工學院+世界一流大學

教授

帶你學習

演算法和Python語言基礎

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對計算機科學，演算法，Python感興趣的學生。

【課題涵蓋】

本課題是對演算法和程式語言Python的介紹。演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制，以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程。完成本課題後，學生將瞭解許多程式的工作原理，也能夠用Python編寫自己的程式。

TOP 1

劍橋大學+西北工業大學

教授

帶你學習

計算機的潛意識與網路神經

（掃圖上二維碼，即可報名該課程）

【課題面向】

對人工智慧，計算機網路層，網路安全以及未來網路感興趣的學生。

【課題涵蓋】

在本課題中，首先學習網際網路及其設計，重點關注網路層的重要概念，並學習一些網路協議的相關知識。 然後研究人工智慧的基本思想，以及如何在網際網路上保持資訊的安全。

除了以上課程外

為幫大家順利申請海外高校

這裡還有

幾十種專業

的科研課程

傳媒 |

金融 | 人工智慧

文化 | 心理

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國際關係

教育 | 影視

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個人學術能力的展示？有！

科研課程：

囊括AI/計算機/法律/數學/生物/物理/工程學/傳媒/金融等

幾十種專業。

科研報告：

課程中，國內外名校教授輔導撰寫

個人科研報告

，展示科研實力。

專業競爭力：

以

獨立第一作者身份

，撰寫

科研學術論文

，完成國際EI/CPCI或同級別索引國際會議論文輔導與發表。

足夠專業的導師背景？有！

科研專案的導師均來自：

國內

985/211

等國內各頂尖學府的教授

耶魯/麻省理工/康奈爾

等美國TOP30名校的終身在職教授

英國牛津/劍橋

等英國G5超級精英大學的終身在職教授

展現對社會的貢獻？有！

該專案所有科研課程的研究課題，

均圍繞社會熱點、全球發展的重大議題和案例

展開。

用

接地氣的課題主題

作為切入口，以小見大，由淺入深的探討領域內的深層議題，透過研究得出解決方法。

識別

下

方二維碼

新增小助手詢具體課程

面向人群

本次科研專案適合有以下意願的

高中生、本科生、研究生：

有意提高自身知識水平和

學術能力

有留學意向、參與自主招生選拔、跨專業深造、計劃考取名校

透過獲得教授

私人學術推薦信

和

發表國際論文

來提升競爭力

透過獲得教授輔導撰寫

個人科研報告

，提升留學申請文書質量及英文論文撰寫能力對海外名校課堂感興趣或已收到海外大學錄取信，想提前跨越中外學制鴻溝的準留學生

專案收穫

報名入口

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TAG: 課題學習演算法課程人工智慧