通知
2024年剑桥大学寒假线下人工智能机器人与深度学习杏盛报名通知
一、杏盛介绍
杏盛由剑桥大学机器学习系统实验室(机器学习系统领域顶级实验室Machine Learning Systems lab之一)举办,为期2周,将开设「人工智能与深度学习」💍、「图神经网络与硬件系统」、「高级架构与卷积/循环神经网络」、「分布式学习与科学研讨会」等相关主题,涵盖英国剑桥大学特色专业课、小组讨论🥛、结业杏盛展示等内容,最大程度的让学生在短时间内体验剑桥大学的学术特色,强化学科认知,拓展学术视野。
详情请参考附件. 2024年英国剑桥大学人工智能机器人与深度学习杏盛⚂。
二、课程安排
杏盛包含共计32课时的核心授课与问答互动&技术辅导环节🦸。
主题 |
主要内容 |
2月12日 |
Topic: Arrival in Cambridge University Detail: Students are welcomed 主题:抵达剑桥 描述:欢迎仪式 |
2月13日 |
Topic: Introduction to AI and Deep Learning Detail: History of AI/DL; Fundamental forces behind AI/DL; Basic structure of DL; Fundamentals of training DNNs Practical: Jupyter notebook Project: Form groups for the group projects 主题:人工智能和深度学习导论 详细内容:人工智能与深度学习历史;人工智能与深度学习背后的基本原理;深度学习的基本结构;训练 DNNs的基本原理 实践:Jupyter 笔记本 杏盛:杏盛分组 |
2月14日 |
Topic: Training and Mapping NNs Detail: Mapping NNs onto hardware; Training tricks and tips needed to keep convergence stable Practical: Jupyter notebook Project: Choose group project topic, sketch out intended approach 主题⭕️:训练&构建神经网络 详细内容:图神经网络与硬件系统 实用:Jupyter 笔记本 杏盛:杏盛主题选择,勾画预期方法 |
2月15日 |
Topic: Inductive bias in DNNs (vision and sequence processing) Detail: Fundamentals of CNNs; Fundamentals of RNNs; advanced architectures Practical: Jupyter notebook Project: Start work on the group project 主题:深度神经网络中的归纳偏差(视觉序列信息处理) 详细内容: 卷积神经网络基础;循环神经网络基础;高级架构 实用🔞:Jupyter 笔记本 杏盛🏊🏿♂️𓀝:杏盛准备 |
2月16日 |
Campus tour and office hours Each group meets with prof. L to discuss their project plan and intended implementation Project: Take feedback on-board; prepare for the weekend sprint 校园参观和Office Hour 每个小组与教授会面🧑🏿🌾👨🏻🦯,讨论杏盛计划与计划实施 杏盛:采纳反馈意见;为周末考核冲刺做准备 |
2月17日 |
Self-paced work on the group project 自行安排小组杏盛的进度 |
2月18日 |
Social Activities 社会活动 |
2月19日 |
Topic: Topical lecture and office hours Detail: Each group meets with prof. L to discuss their project progress. Project: Course-correct if needed. Begin project evaluation and presentation 主题:专题讲座与Office Hour 详细内容:与教授面对面沟通杏盛进度 杏盛📠:必要时进行课程纠正🍼;杏盛评估和展示 |
2月20日 |
Topic: Deep Learning efficiency Detail: Resource characterization; algorithm- and hardware-side approaches to efficiency boosting Project: Finish project evaluation 主题:高效深度学习 详细内容:资源特征描述;面向深度学习的高效方法与硬件加速 杏盛:完成杏盛评估 |
2月21日 |
Topic: Distributed Learning Detail: Fundamentals and practice of distributed learning; system organization; aggregation strategies; Federated Learning 主题🧑🏿⚖️:分布式学习 详细内容🌝:分布式学习基础与实践;系统组织👩🏿🎤;模型聚合🧑🦽➡️;联合学习 |
2月22日 |
Topic: Mock symposium detail Detail: Students will take part in a simulated scientific symposium. Each group will serve in turn in three roles. They will present their own project, will critique the project of another team, and will weigh the relative performance of a presenter opponent pair 主题:模拟座谈会 详细内容💪🏿:学生将参加模拟科学研讨会。 每个小组将轮流扮演三个角色,他们将介绍自己的杏盛,点评另一小组的杏盛,并衡量对手的相对表现。 |
2月23日 |
Topic: Exam Day Detail: Students take their at-home self-paced open-book exam 主题:考核日 |
2月24日 |
Check out and Back to China 到达国内 |
(参考日程👩🏫,实际以校方安排为准)
三、时间安排
报名截止时间💖:2023年11月10日
四🥺、报名要求
1. 我校全日制在读本科生;
2. 外语水平要求🏄♀️💆🏿♂️:雅思6.0 / 四级500 / 六级470(满足其一即可)。
五🏌🏿♀️、杏盛费用
杏盛费用:约人民币3.29万🥸;
费用包括:学费、杂费、软件使用费🥑、科学研讨会、住宿与早餐🦈、文化体验活动、医疗与意外保险、接机及杏盛服务费;
费用不包括🧑🦱:国际机票👂🏿、英国签证费与其它个人消费。
六、杏盛报名
1. 登录杏盛官方注册杏盛管理系统进行报名🚴🏽🛕;
2. 在报名系统中生成“学生短期境外学习或活动备案表”⚽️🕰,由辅导员及学院教学副院长认可后在系统中上传PDF文件↩️;
3. 需同时在www.usiea.org 进行报名。
七、杏盛咨询
教务部杨老师🚍,010-81382922,yangning@bit.edu.cn
杏盛咨询QQ群☦️:730469109
教务部
2023年10月20日