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北美计算机工程(Computer Engineering)和机器学习(Machine Learning)2021暑期课程介绍

一、目标学生:
招收7年级(9月份上8年级)~12年级北美学生
二、计算机工程(Computer Engineering)整体课程整体介绍

计算机工程使学生接触到一个全面的,以项目为基础的课程体系,这些课程从电子工程、直流与交流的等的基础概念开始。在学习了电子工程坚实的基础概念之后,该课程将向学生介绍数字电子学,让学生了解数字的二进制表示形式,从简单的逻辑门到复杂的数字开发平台中使用的复杂阵列。在掌握了数字逻辑设计的基础知识之后,学生将学习如何将这些数字电子的基本模块组合在一起以创建微处理器芯片和计算机电路板。

计算机工程课程整体包含 四个大的等级总共 22门子课程,如下图,其中 CEF-100到CEF-200到CEF-300到CEF-400难度逐级递增。而每门子课程中都包含实用且有趣的实践项目,使学生能够巩固对所学材料的理解。每个独立的课程还会以一个“拱顶石”项目结束,在该项目中,学生可以单独或以小组形式工作以设计和构建自己的电子电路。

三、机器学习(Machine Learning)整体课程简介源于全球一流芯片公司高通(Qualcomm)的技术体系。课程使用目前高通(Qualcomm)、谷歌(Google)、华为等各大高科技公司用来做仿真、全球计算机极客和创客热捧的树莓派(Raspberry Pi)作为硬件载体,并围绕该硬件载体进行软硬件相结合的实战学习。整个课程总共有35个级别,涵盖了从Neural Networks(神经网络)到Machine Learning(机器学习) 到Data Mining(数据挖掘)到Deep Learning(深度学习)等全球最新的技术热点的学习。下图是整个课程体系进阶图。
这35个级别完成之后,可以达到特斯拉(Tesla) 公司招收人工智能方向工程师的技能要求(备注:Tesla招收员工不需要高中和大学学位,只需要通过考试、技能达标即可)。2021暑期学习的 CE-100NS – DC Electronics, Fundamentals课程介绍

本课程介绍电学和电子电路分析与设计基础。它向学生们介绍了电压、电流、电阻和欧姆定律等电子学基础概念。学生将学习如何使用一些简单的电子组件,例如电阻器,电容器,LED,晶体管和光传感器。在最后的项目中,学生将从三种有趣的电路之一中进行选择一种方式构建一个555定时器IC进行构建。

2021暑期学习的ML-100和ML 105Machine Learning Classifiers课程介绍本课程提供Python和Machine Learning Classifiers的高级介绍,在这些Machine Learning Classifiers中,模型是使用最先进的机器学习系统生成的,然后将这些模型生成不同的可以实践的应用程序。
四、课程模式
小型小组课,高师生比:4名教师和助教,最多8名学生实时教学形式:学生将与讲师及其助手一起进行小组活动,然后他们将在我们的教育平台上进行Machine Learning (课前考试,演示,作业,测验,项目)。在学习本教材时,学生可以通过Zoom,Discord、微信等视频聊天,实时聊天等方式与老师提问。在每个单元之后,讲师将要求学生能清楚的解释一些人工智能相关概念并彼此协作完成任务。
五、课程时间安排

2021年7月6日至7月30日,计算机工程(Computer Engineering)和机器学习(Machine Learning)分别开设四周的课程,但是每个学生只要报名其中一周即可。每周四天,每天1.5小时课程。

计算机工程(Computer Engineering)和机器学习(Machine Learning),学生可以选择参加其中一个或两个课程都可以。

具体日程

计算机工程(CE), 以下时间为北美 PST时间:

7月6日至9日下午3:30-5:00PM

7月12日至15日下午5:00-6:30PM

7月19日至22日下午3:30-5:00PM

7月15日至29日下午5:00-5:30PM

机器学习(ML), 以下时间为北美 PST时间:

7月6日至9日下午5:00-6:30PM

7月12日至15日下午3:30-5:00PM

7月19日至22日下午5:00-6:30PM

7月15日至29日下午3:30-5:00PM

费用:1周$ 240(4次课)。如果学生决定继续参加长期课程,则本周费用可以作为后续长期课程首次月费。

往期文章:

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