人工智能与机器学习算法概述An overview of the course：supervised and unsupervised learning.classification and regression.
线性回归模型：误差分析及函数优化Linear regression,cost function,gradient descent algorithm,the local minima problem,our first learning algorithm
线性代数基础与多项式回归模型Background on linear algebra,matrices,handling multiple features in linear regression,polynomial regression
逻辑回归与正则化Logistic regression,sigmoid function,regularization
神经网络：反向传播算法Neural Networks,building and representing neural networks,training a neural network,backpropagation algorithm
机器学习过程中的数据安全问题Computer security,privacy and machine learning
项目回顾与成果展示Program review and presentation
论文辅导Project deliverable tutoring
适合人群
高中生|大学生
希望修读计算机科学、数据科学、数学、统计学相关专业的学生；学生需要具备初等微积分或线性代数基础，至少会使用一门编程语言。
项目模式
10课时的主导师Lecture
名校教研体系深度浸泡
6课时1对1 Office Hour
扫除你上课时积累的所有疑难知识点
12课时的Mentor Session
指导小组完成实战项目
2课时的成果汇报Presentation
将你所学知识呈献给导师及所有学员，获得导师点拨和反馈
24小时内答疑回复
24小时内答疑，时间解决遗留问题
全程助教辅助模式
项目期间配双语助教全程辅助教学过程，不让任何一位学生落下进度
班主任跟踪监督模式
不让懒惰拖延成为你成功路上的绊脚石
师生比例1比4
小班教学，人人都能与大佬沟通熟悉，打通人脉
