开始日期: 2024-12-14

　　课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

　　适合人群

　　适合年级 (Grade): 高中生/大学生

　　适合专业 (Major): 计算机科学、电子工程、通信工程、软件工程、数学等专业方向或者对人工智能、计算机网络、通信、航天等方向感兴趣的学生;

　　学生需要掌握初等微积分知识，至少会使用一门编程语言，具备计算机网络基础知识的学生优先;

　　建议选修: Python数据处理及其数学原理

　　导师介绍

　　Nick

　　芝加哥大学 The University of Chicago讲席终身正教授

　　Nick 导师现任芝加哥大学计算机科学讲席终身正教授，同时担任芝加哥大学数据与计算中心主任与网络运营与安全实验室主任，曾在普林斯顿大学担任计算机科学终身教授、信息技术政策中心副主任，也曾在佐治亚理工学院担任计算机学院教授。他的研究侧重于网络安全和性能。Nick 导师拥有麻省理工学院计算机科学博士学位、电气工程和计算机科学的硕士和学士学位。 Nick 导师是美国计算机协会院士(ACM Fellow)，该协会为计算机科学领域大约1%的顶尖专业人士保留。 导师曾荣获NSF “美国青年科学家与工程师总统奖”(PECASE，美国青年科学家和工程师的最高荣誉)和“IBM优秀教师奖“，被《麻省理工学院技术评论》评为35岁以下最佳创新者之一。

　　任职学校

　　芝加哥大学的历史上拥有多位诺贝尔奖和菲尔兹奖，从曼哈顿计划开始，大量科学家汇集于此，建立了世界上第一台可控核反应堆，并成功开启人类原子能时代，创立了美国第一所国家实验室阿贡国家实验室和之后著名的费米实验室。芝加哥大学计算机科学系处于快速发展的阶段，拥有跨学科(数学、统计、物理、生物、社会科学等)研究传统，2019年U.S. News 全美综合排名第3位。

　　项目背景

　　近几年，随着科技日新月异的发展，人工智能、云计算、大数据等词成为当今的热搜词汇，在国际上获得了相当高的关注。人工智能在越来越多的领域扮演着举足轻重的角色。计算机网络发展至今，单纯的数据运算、问题求解和功能搜索已经很难满足网络飞速发展的需求，加之人们越来越重视网络信息安全方面的问题，人工智能与计算机网络技术进行一定程度上的融合和共同发展具有空前而深远的影响。2021年一场重大的技术变革即将开始，5G网络将开始覆盖手机用户。这次变革不仅关于更快的智能手机，还将影响到许多其他类型的设备，包括工业机器人、安全摄像头、无人机和传送交通数据的汽车。更快的网络可以帮助推广人工智能和其他尖端技术的使用，因而美国和中国政府将5G网络视为一种竞争优势。那么如何将人工智能中的机器学习应用于计算机网络中呢?

　　项目介绍

　　项目内容包括无监督学习和监督学习等机器学习入门概念，以及如何将以上概念应用于网络的实践活动。学生将完成导师布置的课堂作业，以及将机器学习应用于网络的项目，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。

　　个性化研究课题参考 Suggested Research Field：

　　利用机器学习算法进行网络安全风险预测中的收敛性控制 Machine learning-based convergence control of network security risk prediction

　　Android恶意软件检测方法性能比较 Review of performance comparison of Android malware detection methods

　　基于朴素贝叶斯分类器的恶意网站自动分类 An automatic classifier of Malicious Websites based on Naive Bayes

　　项目大纲

　　机器学习与Python基础、网络性能评估 Machine Learning/Python Basics： Packet Capture/Wireshark Network Measurement

　　线性回归与物联网 Linear Regression/Basis Expansion;IoT/Energy Prediction

　　逻辑回归、贝叶斯分类器与状态识别 Logistic Regression;Naive Bayes and Activity Recognition

　　树、随机森林等集成方法与网络传输中的异常检测Trees, Ensemble and Outlier Detection from Network Traffic

　　学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性，帮助学生明晰后续科研思路 Final Project Preparation Session I

　　学术研讨2：学生将在本周课前完成程序设计原型(prototype)及伪代码(Pseudocode)，教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出 Final Project Preparation Session II

　　项目成果展示 Final Presentation

　　项目收获

　　7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时

　　项目报告

　　优秀学员获主导师Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

　　结业证书

　　成绩单

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