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B2剑桥大学 基于深度强化学习的机器人自动化+
在外时间:21天
招生对象:具有良好的英语听说读写与交流能力,人工智能、计算机、数学、机械工程相关专业的学生。
食宿安排:住宿学生公寓。课程学习期间三餐自理,社会实践考察期间统一提供午餐。
课程费用:费用包含签证费、往返机票、课程学习费、保险费、住宿费、社会实践考察期间交通费和参观费等。不含个人办理护照费、课程期间餐费、个人消费以及可能产生的行李托运费。
课程地点:剑桥大学
班级规模:45人
- 课程简介
- 课程大纲
- 日程安排
- 常见问题
- 课外活动
近年来,人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的发展取得了令人瞩目的突破。得益于数据可得性、计算能力的指数级提升以及算法的不断创新,AI 已成为推动全球技术变革的重要驱动力,渗透到金融科技、医疗健康、自动驾驶、材料科学和机器人自动化等众多领域。特别是在深度强化学习和机器人自动化方向,新型算法和智能控制技术正在改变着制造业、农业、物流和家居自动化的未来。当前,从 ChatGPT 等生成式 AI 到波士顿动力(Boston Dynamics)的智能机器人,AI 的实际应用正以前所未有的速度进入人们的日常生活。
剑桥大学基于深度强化学习的机器人自动化+项目,由剑桥大学工程系机器学习领域的教授学者担任项目导师,深入浅出地探索机器学习的基本概念与方法,帮助学生掌握支撑现代 AI 技术的数学原理。尽管这些原理历史悠久,但其重要性和应用性在今天依然是理解复杂算法的关键。同时教授将引导学生研究深度强化学习中的概率模型和近似推断方法,包括高斯过程、贝叶斯神经网络和贝叶斯优化。这些方法在解决不确定性、优化复杂系统方面发挥重要作用,广泛应用于自动驾驶和机器人路径规划等领域。通过小组项目设计和互动工作坊,学生将学以致用,探索深度强化学习与机器人自动化在真实世界中的潜力。从黑盒函数优化到自动化设备智能决策,课程为学生的未来科研和产业工作提供了前沿的实践经验,培养学生成为具备创新能力、跨学科思维和全球事业的优秀科技人才。
本项目学生将在创立于1473年的圣凯瑟琳学院( St Catharine's College,Cambridge) 中学习生活,圣凯瑟琳学院以其悠久的历史和卓越的成就享誉剑桥,圣凯瑟琳学院的杰出校友,如伊恩·⻨克莱 恩爵士、英国喜剧演员理查德·阿约阿德以及剧作家詹姆斯·雪莉,生动诠释了学院在英国文学与艺术领域的深远影响。 在这里,学生可以漫步于精美的庭院花园,并参与承载学院历史的传统活动。深度融入这所既有辉煌传统又充满活力的学术社区。
从授课单位看,剑桥大学工程系是全球顶尖的工程教育与研究机构,拥有多学科综合优势和卓越的学术传统。作为剑桥大学规模最大的系所,其广泛的研究领域涵盖了从机器学习与人工智能到机器人和自动化系统的多个前沿方向。本项目学生将有机会了解人工智能实验室(ELLIS)的前沿项目。
从学习内容看,课程涵盖机器学习和深度强化学习的核心理论与实际应用,包括概率模型、贝叶斯优化、高斯过程和机器人自动化等核心内容。通过系统学习,学生将掌握从基础到高级的机器学习算法,探索其在自动驾驶、机器人控制、优化算法等领域的应用,将所学知识应用于解决现实问题,为学术研究或产业实践奠定坚实基础。
从教师组成看,项目由剑桥大学资深教授亲自主导授课。教师团队还包括剑桥客座讲师及研究助教,学生不仅能从顶尖教授的课程中学习,还能与助教进行小组讨论和课题辅导,获得全方位支持。
从授课方式看,课程融合了学术讲座、专题研讨、小组工作坊和实验室参访(AI研究中心)等多种形式,帮助学生掌握机器学习和人工智能的核心理论,并通过实际项目锻炼解决复杂问题的能力,培养学生的理论理解、实践应用、团队协作、批判性思维、跨学科实践及创新能力。
从生活体验看,学生将沉浸在剑桥大学的百年厚重底蕴中,在剑桥大学学院中学习生活,感受学院的温暖与包容。与此同时,由剑桥学子陪同体验康河撑船、高桌晚宴、剑桥寻宝等活动,徜徉康河柔波,探寻巨匠先贤的历史足迹,感受英国生活的丰富多彩。
在数据可得性提升、计算能力增强以及传感器和算法进步的推动下,人工智能(AI)正迅速渗透到各个技术领域。其影响覆盖金融科技、材料科学、医疗保健、深度学习、全球政策以及区块链等行业。本课程通过介绍性的方式引导学生了解AI,重点关注其实际应用。从基础的机器学习原理入手,课程逐步深入,通过多个现实案例展示这些方法的潜力及其现有的局限性。学生将通过最终的课程项目来深入探讨相关概念。
模块一:机器学习
1.机器学习概论
2.线性模型与共轭性
3.回归分析与感知机算法(Perceptron)
4.非参数方法与随机过程
5.序列决策
模块二:深度强化学习及机器人自动化
1.近似推断:
拉普拉斯近似;
变分推断;
马尔可夫链蒙特卡罗方法
2.高级高斯过程方法:
基于诱导点的可扩展高斯过程;
利用变分推断的可扩展高斯过程
3.贝叶斯神经网络:
神经网络中的线性化拉普拉斯近似基础;
拉普拉斯近似的可扩展性及其实际应用
4.贝叶斯优化:
贝叶斯优化简介;
贝叶斯优化的实际应用
备注:上述课程大纲的主题和内容为初步规划,具体的课程结构和细节将由各授课教师根据教学需求进行最终确定。
天数 | 上午 | 下午 |
DAY1 | 国内机场集合,搭乘国际航班前往英国伦敦,抵达后乘坐大巴前往剑桥大学,入住学生公寓 | |
DAY2 | 开营仪式与引导课程 项目负责人介绍项目及学术相关要求 | 校园活动 | 剑桥校园探索 班级破冰促进学生相互了解。通过寻宝活动深入了解剑桥大学的历史、学术特色,初识剑桥 |
DAY3 | 模块一:Machine Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 介绍基于数据的建模与学习方法,重点区分不同的学习策略,如监督学习、无监督学习和强化学习 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 技能提升讲座 | 学术写作能力提升 通过深入写作技巧讲解与实际操作训练,提升学术写作的逻辑表达、论证结构及学术规范 |
DAY4 | 模块一:Machine Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 讲解如何通过贝叶斯方法优化线性回归,重点在于通过不确定性量化提高预测的可靠性,尤其在小数据集和不确定性情况下的优势 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式进行对课程和知识点的巩固,并继续完成项目课题的考核准备 活动 | 剑河泛舟 |
DAY5 | 模块一:Machine Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 介绍常见的分类算法,如逻辑回归、支持向量机和决策树,分析不同方法的应用场景与优缺点,帮助学生选择最合适的分类模型 | 主题研讨会 | 英国社会研讨会 主题交流研讨活动。主题包括英国社会、剑桥历史、英国生活等方向 |
DAY6 | 伦敦社会实践考察 上午前往伦敦社会实践考察,下午访问大英博物馆 | |
DAY7 | 自主研学与拓展阅读 | |
DAY8 | 模块一:Machine Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 比较不同回归方法,讲解如何评估回归模型的性能,并在不同数据情境下选择最佳回归模型 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式进行课程和知识点的巩固,并继续完成项目课题的考核准备 主题研讨会 | 前沿学术应用研讨会 深度强化学习如何从学术研究走向实际应用,探讨其在自动驾驶机器人、无人机等领域的最新进展和挑战 |
DAY9 | 阶段性学术测评 学生将以小组形式进行课题研究,考核将采取小组项目展示或报告等形式。学生分数将由授课教授最终决定 | 技能提升讲座 | 批判性思维 掌握批判性思维技巧,结合案例分析,提升分析与判断力,增强解决复杂问题的能力 |
DAY10 | 模块二:Deep Reinforced Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 强化学习的核心概念和方法,包括模型驱动与无模型RL、时序差分、深度强化学习及连续空间的应用,帮助学生掌握强化学习的基础与实践 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式进行课程和知识点的巩固,并继续完成项目课题的考核准备 活动与交流 社交活动,体验剑桥学子日常,沉浸式感受英国 |
DAY11 | 阶段性学术测评 学生将以小组形式进行课题研究,考核将采取小组项目展示或报告等形式进行,学生分数将由授课教授最终决定 | 主题研讨会| 前沿商业研讨会 大数据及人工智能商业化历史 |
DAY12 | 模块二:Deep Reinforced Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 讲解强化学习中模型驱动和无模型方法的基本概念,涵盖策略迭代、价值迭代、蒙特卡罗方法等核心技术,帮助学生掌握不同强化学习策略的基础原理 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式巩固课程和知识点,继续完成项目课题的考核准备 | 主题研讨会 | 英国社会研讨会 主题交流研讨活动。主题包括英国社会、剑桥历史、英国生活等方向 主题研讨会 | 前沿学术应用研讨会 讨论深度强化学习如何推动机器人自动化革命,展示其在制造业和医疗等行业的应用,助力提升效率与精确度 |
DAY13 | 牛津社会实践考察 | |
DAY14 | 自主研修与拓展阅读 | |
DAY15 | 模块二 :Deep Reinforced Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 讲解时序差分学习的基础知识,重点介绍基于策略的SARSA、离策略的Q学习,以及基于表格方法的规划与学习,帮助学生掌握TD控制的核心技术 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 互动工作坊 | 实验室参访 参访剑桥大学人工智能相关研究中心,与顶尖研究人员进行面对面交流,了解前沿人工智能技术的最新进展与应用 |
DAY16 | 模块二:Deep Reinforced Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 系统讲解深度强化学习的核心方法,包括基于价值的深度强化学习、深度Q网络、基于策略的深度强化学习,帮助学生深入理解深度强化学习的理论与实践 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式进行课程和知识点的巩固,并继续完成项目课题的考核准备 | 主题研讨会 | 前沿学术应用研讨会 探讨深度强化学习如何推动智能机器人和自动化系统的未来发展,涵盖智能制造等行业的创新应用与前沿趋势 技能提升讲座 | 演示技巧提升 通过实践演练与技巧指导,提升学生在学术演示中的表达能力、结构组织和沟通效果,帮助学生自信地传递信息,增强演示的吸引力与影响力 |
DAY17 | 模块二:Deep Reinforced Learning核心课程 | 学术讲座与研讨 学习常见的策略优化方法,重点讲解如何通过不同的算法提升模型的决策能力 核心课程 | 课题辅导工作坊 小组按导师要求完成课题准备和讨论,导师在课程中指导学术交流,推动课题取得实质进展 | 核心课程 | 小组研讨会 在学术助教的帮助下以小组的形式进行课程和知识点的巩固,并继续完成项目课题的考核准备 主题研讨会| 英国社会研讨会 主题交流研讨活动。主题包括英国社会、剑桥历史、英国生活等方向 |
DAY18 | 结课学术考核 学生以小组形式展示自己的课题研究报告,分享学习收获 | 活动与交流 社交活动,体验剑桥学子日常,沉浸式感受英国 |
DAY19 | 毕业典礼 结业仪式与小组交流,授予学习证书 | 活动 | 剑桥大学高桌晚宴 体验剑桥大学最高规格的、沿袭百年的传统高桌晚宴、正装出席 |
DAY20 | 离开剑桥,乘坐大巴前往机场,搭乘飞机回国 | |
DAY21 | 抵达中国 |
备注:1. 以上行程供初步参考,最终课程以实际安排为准。
2. 授课、考察与实地参访等活动均由当地高校或相关机构提供。
问:在外学习期间用餐怎么解决?
答:课程学习期间三餐自理、社会实践考察期间午餐统一安排其余自理。
问:学习期间从住地到学校的交通如何解决?
答:步行。
问:在外期间如何通讯,如何与国内联系?
答:我们建议开通国际/港澳台地区漫游,以便紧急情况下联系。国际漫游资费请大家咨询移动运营商。学校的教室、宿舍或其他室内空间一般都有WIFI覆盖,所以最方便的联系方式是通过QQ、微信等即时聊天工具,也不会产生额外的通讯费用。此外,请确保携带的手机在英国地区可以正常使用。
问:携带多少钱合适?
答:依个人情况而定。我们建议采用携带“信用卡+现金”的组合。除去个人消费,携带用于日常生活开销的现金,1000英镑以内即可。英镑可到银行兑换,兑换较多英镑可能需要提前预约;同时,请兑换部分小面额英镑,以方便在外现金消费。开通的信用卡请确保支持外币消费,一般为VISA或MASTER卡。
问:团员在境外生病了怎么办?
答:首先,我们建议团员随身携带常用药品,如感冒药、止泻药、创可贴等,以备不时之需。对已经治愈的宿疾,也要带上对症药,以备不时之需。第二,如遇较为严重病情,领队教师会陪同团员到当地医院就诊,并按照医嘱对团员后续活动做出适当安排。就医所产生的费用回程后由保险公司按规定赔付。第三,我们为每个团员都购买了人身意外保险,团员安全返回境内后将协助向保险公司理赔。
该保险为江苏高校学生境外学习政府奖学金项目统一配置的保险,团员一旦出险将在此保险适用范围内处理。若各位同学有额外的个性化保险要求,可自主自行购买其他保险。
问:是否有课程证书?
答:完成学习,考核合格,将会获得剑桥大学项目结业证书和BAC认证成绩报告。
项目期间将组织学生进行英国社会实践考察,深入了解英国。
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