根据我校与全美国际教育协会合作协议，现启动英国剑桥大学在线深度强化学习项目报名工作。
一、项目综述
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，其目标是建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，并通过这套机制识别与解释文字、图像和声音等数据，从而使人工智能变为可能。本项目是英国剑桥大学设计的线上远程教学项目，旨在提升学生在深度学习前沿领域的核心知识，掌握主流的工具与技术，并且了解该领域与其它领域之间的关联与发展潜力。
二、特色与优势
【顶级的剑桥师资】由剑桥大学计算机系教授兼剑桥人工智能小组成员亲自参与设计与授课；
【前沿的课程主题】涵盖当今深度学习与机器学习领域的核心理论，并配合大量实践环节，帮助学生掌握最主流的工具与技术；
【官方品质项目】学生可获权使用剑桥大学官方教学系统Moodle,并可获得剑桥大学格顿学院的官方成绩单与项目证书；
【四六级即可申请】无需托福雅思成绩，用大学英语四/六级即可申请参加。
三、剑桥大学与格顿学院简介
创建于1209年的剑桥大学，是英国乃至世界上历史最悠久的大学之一，同时也被公认为是世界上最顶尖的高等教育机构之一，在艺术与人文、数学、物理、工程与技术、医学、法学、商科等诸多领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力。2022年Times世界大学综合排名位列第5，计算机科学专业世界排名第4。2022年QS世界大学综合排名位居第3。
格顿学院成立于1869年，距今已有150多年的历史，是剑桥重要的学院之一，在剑桥所有学院中学生总量排名前十，以活跃、轻松和友善的学习氛围著称。格顿学院提供丰富的本科与研究生课程，领域包括工程、计算机科学、建筑、经济学、历史、地理、人文社科、数学、法律、医学、音乐、国际关系、社会学、语言学等。
四、项目详情
【课程日期】2023年1月16日– 2月3日（3周）
【授课模式】
项目为期三周，包含总共20个小时直播（约26课时），多数课程预计会安排在北京时间下午至晚间进行；
授课形式包括系列专题讲座+实践环节（总共10场，每场各2小时）。学生需在项目结束前完成小组项目。
【课程内容】
课程将探讨深度强化学习的最新潜力，侧重于强化学习和深度学习的基础知识（包括卷积神经网络、图形神经网络、生成神经网络和Transformer模型），并将分享机器人和游戏中的实例，从而加强学生对深度学习核心理念的了解，提升相关的研究技能与实用技巧。以下为计划的课程内容（以实际安排为准）：
讲座内容 |
实践内容 |
主题：强化学习导论 l强化学习的算法和框架；遗传算法，帕累托前沿 l强化学习与深度学习的联系（Transformers模型、图形神经网络）；强化学习案例分析； l如何撰写相关文章 |
主题：科学计算工具简介 lJupyter Notebook的基本使用以及LaTeX； l强化学习框架中的基本组件； l小组项目说明 |
主题：环境 l环境复杂性建模 l多智能体强化学习（MARL） lQ-Learning以及Actor-Critic模型 l基于政策的学习； l马尔可夫决策过程、动态编程和贝尔曼方程； l强化学习与深度学习的联系 |
主题：环境 l强化学习框架中的基本组件； l马尔可夫决策过程； lOpenAI Gym简介 l小组项目说明 |
主题：优化 l强化学习与控制优化 l深度Q网络 l强化学习与深度学习的联系 l强化学习案例 lTransformers模型和图像分析集成 |
lPytork简介；备份图； l使用马尔可夫决策过程进行优化（动态编程、贝尔曼方程、策略迭代、值迭代） l项目进展汇报 |
主题：集成与控制 l机器人与贡献度分配问题 l冗余度机器人的自适应运动控制 l多智能体强化学习与机器人 l强化学习与其他深度学习技巧的整合； |
主题：无模型算法 l基于价值的算法（蒙特卡罗、时间差分学习、SARSA、Q-learning、DQN及其变体） l项目进展汇报 |
主题：集成 l与图形神经网络的集成；关注和信息传递模型； l与AUTO-ML和ML系统的集成； |
主题：无模型算法 l基于策略的算法（策略梯度、增强）； lActor-Critic算法 l项目进展汇报 |
主题：图神经网络（GNN）与强化学习 l图示学习与强化学习的关联 |
l图神经网络练习 l项目进展汇报 |
主题：监管图神经网络 l图神经网络与游戏的理论与运用 |
主题：图神经网络练习 lDGL, Spektral, Pytorch l项目进展汇报 |
主题：无监管图神经网络 l图神经网络与机器人 |
主题：图神经网络练习 lDGL, Spektral, Geometric Pytorch l项目进展汇报 |
图神经网络（GNN）与强化学习： 高级建模 |
项目进展汇报 |
l项目回顾与总结 l小组项目成果陈述 |
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【师资介绍】
皮埃特罗·里奥教授（Prof. Pietro Liò）
剑桥大学计算机科学系教授，剑桥大学人工智能专家小组成员，剑桥大学人工智能医学中心成员。个人主要研究兴趣聚焦于开发人工智能和计算生物学模型，以了解疾病的复杂性，并解决个性化和精确医学问题，目前的重点是图形神经网络建模。里奥教授硕士毕业于剑桥大学，后于意大利佛罗伦萨大学工程系获得博士学位（复杂系统与非线性动力学方向）。
【项目考核】
项目学生由剑桥大学进行统一的学术管理与学术考核，顺利完成学习后，学生将获得剑桥大学格顿学院颁发的成绩单与项目证书。
【项目费用】
项目总费用 |
人民币7,250元 |
费用包括： |
学杂费，以及项目服务费 |
注：圆满完成项目的全日制本科生和研究生（全日制非定向），将获得学校学生出国留学专项经费资助（在读期间可获得线上项目和线下项目资助各一次）。完成项目的本科生还将获得国际处与教务处共同核发的创新与素质拓展学分。
五、申请条件
1.我校全日制在读学生，报名截止日期前年满18周岁；
2.热爱祖国，拥护党的领导，政治立场坚定；
3.托福79，或雅思6.0，或大学英语四级500分，或大学英语六级470分，或专四/专八通过，或Duolingo105；
4.身心健康，诚实守信，能够确保全程参加课程，自觉遵守国际交流合作相关纪律。
六、报名材料和流程
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材料名称 |
电子版 |
纸质档 |
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托福、雅思、大学英语四级、六级等语言成绩证明 |
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1.所有申请者报名材料提交至所在学院/研究院人才与国际交流办公室（外事秘书）处，国际处只接收各学院/研究院的汇总材料。电子版报名材料文件压缩包统一命名为“2023寒假剑桥深度学习-学院-姓名”，压缩包大小务必控制在10M以内，发送至所在学院/研究院相关负责人员，并抄送
2.报名截止时间：2022年12月16日（周五）中午12:00。该截止时间为国际处截止接收各学院/研究院统一报送材料时间，请同学们注意提前将材料提交至各学院/研究院。
七、联系方式
全美国际教育协会:殷老师17792825572（周一至周五9:00-18:00）
全美国际教育协会官网：www.usiea.org
全美国际教育协会官微：全美国际访学微刊
项目邮箱咨询：visitucr@yeah.net
国际合作与交流处，胡老师：028-61830649
格拉斯哥海南学院，李老师：0898-38330064
国际合作与交流处
出国留学办公室
2022年12月7日
【项目简章】2023寒假NTU人工智能科研项目-UESTC.pdf
