哥倫比亞大學(xué)是一所位于美國紐約曼哈頓的世界頂級私立研究型大學(xué),為美國大學(xué)協(xié)會的十四所創(chuàng)始院校之一,常春藤盟校之一。哥大是美國歷史最悠久的五所大學(xué)之一,也是培養(yǎng)諾貝爾獎獲得者最多的大學(xué)之一。今天小編想要介紹的這兩個科研項目就是哥倫比亞大學(xué)教授的科研項目。
課題簡介
機器學(xué)習(xí)算法探究宏觀經(jīng)濟(jì)與不動產(chǎn)估值關(guān)系
房價是中國現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的熱點問題,對于房價的預(yù)測也牽動著廣大人民的神經(jīng),各路經(jīng)濟(jì)學(xué)家都從不同角度對房價進(jìn)行了分析和預(yù)測。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,大量的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)得到了全
面地統(tǒng)計,如國家統(tǒng)計局等機構(gòu)都可以找到能反映國家宏觀經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)。
本課題試圖從宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)出發(fā),如GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值),CPI(居民消費價格指數(shù))等,利用機器學(xué)習(xí)的方法尋找房價與各個宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)之間的關(guān)系,構(gòu)建房價與這些宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)之間的模型關(guān)系,從而對未來房價的走勢進(jìn)行預(yù)測。
科研流程
課程模塊一:預(yù)備課程
在教學(xué)過程正式開始前,有方學(xué)者會根據(jù)學(xué)生的具體情況提供數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、英語學(xué)術(shù)論文寫作等預(yù)備課程。
課程模塊二:科研輔導(dǎo)
來自美國頂尖人工智能的機器學(xué)習(xí)科研團(tuán)隊將在有方學(xué)者團(tuán)隊的配合下,進(jìn)行8-12周的科研輔導(dǎo):
微積分、線性代數(shù)和概率統(tǒng)計入門;
學(xué)習(xí) Python編程語言和相關(guān)的庫numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib;
學(xué)習(xí)探索性數(shù)據(jù)分析(Explorative data analysis),并通過統(tǒng)計方法和可視化對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
學(xué)習(xí)回歸分析(regression),對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行社交媒體效應(yīng)的評估
學(xué)習(xí)幾種重要的自然語言處理和機器學(xué)習(xí)算法,提出初步的金融數(shù)據(jù)輿情情感分析;
課題驗收需要學(xué)生完成英文學(xué)術(shù)論文的寫作,并向科研團(tuán)隊進(jìn)行答辯。
指導(dǎo)速度可能因?qū)嶋H教學(xué)情況而異
課程模塊三:論文寫作&發(fā)表
在科研輔導(dǎo)結(jié)束后
項目導(dǎo)師將輔導(dǎo)學(xué)生完成論文寫作
協(xié)助學(xué)生完成論文在英文學(xué)術(shù)期刊上正式發(fā)表。
整個科研教學(xué)流程中,每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進(jìn)度,確保取得研究成果。
授課導(dǎo)師
哥倫比亞大學(xué) 計算數(shù)學(xué)博士
北京大學(xué) 理學(xué)學(xué)士
在編程方面,精通C++,CUDA C++,Matlab;在課程教授方面精通概率與隨機微積分、統(tǒng)計推斷、偏微分方程數(shù)值分析、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、并行計算、GPU計算等。
研究方向:Machine Learning,擅長數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
課題要求
本課題適合: 9-12 年級學(xué)生,有較強的邏輯思維和抽象思維能力
本項目適合適合申請STEM專業(yè)方向:計算機、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生。
專業(yè)領(lǐng)域的零基礎(chǔ)學(xué)生,我們會提供相關(guān)的學(xué)術(shù)知識培訓(xùn)。
了解矩陣及其加減乘法運算和線性相關(guān)的概念;
了解統(tǒng)計里的標(biāo)準(zhǔn)差,線性回歸,相關(guān)系數(shù),假設(shè)檢驗等概念;
了解機器學(xué)習(xí)的分類,著重學(xué)習(xí)回歸分析的模型,并能對模型事后驗證;
會用python寫簡單的循環(huán)和運算,會學(xué)習(xí)使用新的數(shù)據(jù)庫中的函數(shù)。
課題簡介
現(xiàn)代社會很多人受工作學(xué)習(xí)、生活壓力、應(yīng)酬社交多重因素的影響處于睡眠不健康狀態(tài),尤其是很多人喜歡睡前玩手機,這不僅會導(dǎo)致睡眠時相延遲,還會引起生物節(jié)律紊亂,最終影響睡眠及情緒健康。
抑郁癥和睡眠障礙就是兩種高度共病的精神障礙。事實上,睡眠問題通常被認(rèn)為是抑郁癥的一大癥狀。然而,睡眠時長、睡眠時間變化性、入睡時間、睡眠藥物使用等不同問題和抑郁癥關(guān)系不盡相同,且抑郁和睡眠問題在核心癥狀的確認(rèn)和治療順序上有較大爭議。
本課題旨在運用網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)對中國工人睡眠和抑郁問題的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探究睡眠質(zhì)量、入睡時間、睡眠時長、睡眠效率、睡眠障礙程度、藥物使用和日間功能障礙的影響,了解其與抑郁癥諸多癥狀的關(guān)系,并運用統(tǒng)計回歸、網(wǎng)絡(luò)分析等方法對數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析處理,力求獲得對疾病診斷、治療靶確認(rèn)等有指導(dǎo)意義的結(jié)論。
本課題是跨心理學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的綜合研究,是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用。研究者將獲得使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技能和對抑郁與睡眠障礙診斷和病因的深入了解。
科研方法
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學(xué)科(X)的海量數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行預(yù)測,從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強大的運算能力,高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,利用AI算法研究基因數(shù)據(jù),從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬,使用傳統(tǒng)的科研方式對其進(jìn)行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ),建立數(shù)據(jù)庫,與過往的研究成果進(jìn)行對照,快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系,從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。
授課導(dǎo)師
哥倫比亞大學(xué) 博士(在讀)
多年心理學(xué)領(lǐng)域研究經(jīng)驗,發(fā)表學(xué)術(shù)論文四篇(其中兩篇以第一作者身份發(fā)表)
研究方向:精神障礙的認(rèn)知、生理、社會風(fēng)險因素;
課題要求
本課題適合: 9-12 年級學(xué)生,有較強的邏輯思維和抽象思維能力
英文:
具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力;
接觸過英文寫作,有論文寫作經(jīng)驗者更佳;
數(shù)學(xué):
概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識;
線性回歸;
線性代數(shù)基礎(chǔ)(行列式、矩陣運算等);
計算機:
R編程基礎(chǔ)
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以上就是關(guān)于【背景提升之哥倫比亞大學(xué)科研項目】的解答,如需了解學(xué)校/賽事/課程動態(tài),可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。
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