数据挖掘与处理：导师将首先列举复杂的生物数据，深入浅出至普适方法Intro to biomedical applications;Data exploration and preprocessing
线性回归模型在分类和聚类中的作用Linear models for regression;Linear models for classification
正则化;分类器训练;特征选择Regularization;Training a classifier;Feature selection
训练和评估分类器：导师仍将以当下最火热的医学程序为例Training and evaluating a classifier in a biomedical context
人工神经网络;深度学习Artificial neural networks;Deep learning RNN&CNN
项目回顾和成果展示Program review and presentation
论文辅导Project deliverable tutoring
适合人群
大学生
就读于软件工程、计算机科学、数据科学、生物信息等专业或对以上专业感兴趣的学生。学生需要具备编程经验。
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
