北京大学信息科学技术学院暑期前沿课程

顶级课程

人工智能，大数据，计算，深度学习等17门课程，重点聚焦电子工程和计算机科学的前沿，如人工智能和博弈论、大数据和深度学习，以及交叉学科的健康科学、社会科学、经济学和艺术。

一流教师

斯坦福、加州大学伯克利分校、杜克大学和爱丁堡大学，各路大师云集，全英文授课，与你面对面交流前沿科技。

思维碰撞

与本校以及其他世界领先的研究型大学的小伙伴们一起，探索知识，感悟生活，在头脑风暴中碰撞出思维的火花。

课外活动

周末将安排免费参观北京的各个地方。和我们一起探索北京的历史和文化。

具体课程安排

Deep Learning

中文名：深度学习

课程介绍：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。本课程首先介绍深度学习的发展现状、理论和基本方法；在此基础上，介绍深度学习在推荐系统、医疗、网络表示学习和自然语言理解等方面的应用。

授课教师：加拿大蒙特利尔大学助理教授    唐建

学分：2

开课时间：7月3日-8日  下午1:00-6:00

Computational Social Science

中文名：计算社会科学

课程介绍：数据科学学科，如计算机科学、数学、统计学、电气工程生物医药等学科中都对个人行为和聚集的社会行为有研究兴趣，而本课程主要介绍的就是体现的在数据科学学科当中的计算社会科学。

授课教师：香港城市大学教授 祝建华

学分：2

开课时间：7月2日-12日    周一至周五 上午8:00-12:00

Probabilistic Models for Structured Data

中文名：结构化数据的概率模型

课程介绍：本课程主要介绍结构化数据的概率模型，包含网络数据的建模、推断，以及学习当前技术水平下已有的概率模型。

授课教师：美国加州大学洛杉矶分校助理教授  孙怡舟

学分：2

开课时间：7月2日-13日    周一至周五 上午9:00-12:00

Machine Learning in Computer Vision

中文名：计算机视觉中的机器学习

课程介绍：由于深度网络的采用，从2012年起，机器学习发生了巨大的变化。本课程主要从图像识别、人像探测、光流估计等方面对2012年前后机器学习的技术进行了对比。

授课教师：美国杜克大学教授     Carlo TOMASI

学分：2

开课时间：7月2日-15日    周一到周五 上午9:00-12:00

Biometric Authentication: System and Application

中文名：生物特征识别

课程介绍：本课程主要介绍生物计量学的计算知识和方法，以及基本生物计量学系统。

授课教师：香港中文大学教授（深圳）  张大鹏

学分：2

开课时间：7月9日-22日    周一至周日 下午1:00-5:00

Health Informatics — Big Data Approach

中文名：健康信息学——大数据方法

课程介绍：健康信息学是信息技术和健康的交叉学科，本课程主要聚焦通过收集、整理和管理健康信息，提高疾病诊断效果，提高疾病治疗的效率的想法和技术手段。

授课教师：澳大利亚维多利亚大学教授    张彦春

学分：2

开课时间：7月14日-20日 下午1:00-5:30

Compact Data Structures for Big Data

中文名：紧凑数据结构与大数据

课程介绍：本课程主要覆盖了掌握大数据，尤其是在高速网络时代所采用的紧凑数据结构、算法、概率设计法以及统计工具，对提升网站效果有重要作用。

授课教师：美国佛罗里达大学教授   陈世刚

学分：2

开课时间：7月15日-22日 上午8:00-12:00

Economics and Computation

中文名：经济与计算

课程介绍：本课程是经济学、计算机科学和人工智能的多学科交叉领域的课程，集中了该领域解决问题的原理和方法论。

授课教师：美国伦斯勒理工学院(RPI)助理教授  夏立荣

学分：2

开课时间：7月16日-25日 上午9:00-12:00

Machine Learning for Time Series Analysis – Statistical Models and Deep Learning

中文名：机器学习与时间序列分析

课程介绍：本课程主要介绍各种科学学科，如计算机科学，统计学，经济学，金融，电气工程等学科的机器学习模型，包括统计模型和深度学习。

授课教师：美国南加州大学副教授 刘燕

学分：2

开课时间：7月23日-27日 上午9:00-12:00 下午2:00-5:00

Computer Ethics

中文名：计算机伦理学

课程介绍：计算机伦理学是计算机相关学科领域当中极为重要的话题，包含计算机技术发展应用过程中的伦理和社会问题。本课程覆盖了计算机伦理学的主要问题，例如隐私、对复杂系统的依赖性以及应用程序开发者的责任等等

授课教师：美国内布拉斯加林肯大学副教授  Stephen COOPER

学分：2

开课时间：7月23日-8月3日 周一至周五 下午2:00-5:00

Foundations of Big Data Systems

中文名：大数据系统基础

课程介绍：本课程主要讲授大数据系统基本成分和挑战，以及解决他们的方法。

授课教师 ：加拿大滑铁卢大学教授  Tamer OZSU

学分：2

开课时间：7月9日-15日   周一至周五8:00-12:00

Computation, Economics and Data Science

中文名：计算、经济与数据科学

课程介绍：本课程主要讲授算法、博弈论、经济学的相关问题，例如博弈论基础及其与二元论和线上学习的关系等等

授课教师：加拿大麦克吉尔大学助理教授   蔡洋

学分：2

开课时间：7月23日-8月3日  周一至周五 下午2:00-5:00

Data Management for Big Data Analytics

中文名：面向大数据分析的数据管理

课程介绍：本课程主要介绍在大数据时代下的数据管理，为机器学习和数据挖掘宣发做准备。

授课教师：英国爱丁堡大学教授   Leonid LIBKIN

学分：2

开课时间：7月23日-31日 周一至周六 上午9:00-下午1:00

Foundations of Artificial Intelligence

中文名：人工智能基础

课程介绍：主要介绍了人工智能的理论和算法技术。

授课教师：美国德克萨斯大学达拉斯分校教授 Vincent NG

学分：2

开课时间：7月25日-8月5日   周一至周日 上午9:00-12:00

Computational Game Theory

中文名：计算对弈游戏理论

课程介绍：本课程主要探索计算对弈游戏理论领域，也就是利用计算机学习能力解决抽象的对弈游戏。

授课教师：美国加洲大学伯克利分校教授  Dan Garcia

学分：2

开课时间：7月31日-8月10日   周二到周五 上午8:00-12:00

Design Informatics

中文名：设计信息学

课程介绍：设计信息学是利用数据来设计更好的产品、服务和技术的学科，我们需要设计思想，因为这种思想适用于那些没有标准解决方法的现实问题。

授课教师：英国爱丁堡大学副教授    Maria Wolters

学分：2

开课时间：7月16日-27日   周一到周四 上午9:00-12:00   周五 上午8:00-12:00

Becoming a Medtech Entrepreneur -- What is Biodesign?

中文名：生物医学技术创新与创业

课程介绍：本课程主要介绍斯坦福大学仿生设计的进展成就，这被看做是医药方向的革新。这门课程主要对医药科技企业进行了总体的介绍，阐明了医药保健技术革新道路上的挑战。

授课教师：斯坦福大学助理教授    Robert Chang

学分：2

开课时间：7月13日-27日    周一至周五 下午1:00-4:00

这个暑假，加入信科暑期课堂，一起领略大数据时代前沿科技的魅力吧！

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XpKFxtJE6LfNSYywLq_TFg