留学逆袭大瓜：别人没有的我有了，终于不再迷茫

本课程延续了从管理经济学开始的顺序，并向学生介绍了战略互动、寡头垄断、风险态度和信息不对称等新概念。在许多市场中，买家和卖家拥有不同的信息，这可能导致市场效率低下。这些深奥难懂的经济学概念，都会通过老师深入浅出的剖析，结合生活中实实在在的例子，呈现在学生的面前。

项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具，即Python编程语言和机器学习工具包，帮助学生理清上述问题的答案，以及在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析，进行股市预测，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。 

本项目将对介绍机器人在工业应用的现状、问题和前景展望、机器人操纵器常见结构的分类，运动学，运动规划，学习，传感和控制等机器人学概述、机器人运动学（固定机器人和移动机器人）、机器人的各类驱动器，包括电机和不同外部及内部传感器并了解SLAM以及如何操纵在未知环境中的机器人、机器人运动规划与增强学习控制等多个方面的内容。

本项目将带领学生详细了解机器学习的主要方法和当前的研究方向，涵盖机器学习中的不同算法的分析与对比。项目在讨论至今仍有效的如决策树的经典算法外，还将讨论以深度学习为例的改变了机器学习领域的新技术。

本项目中，我们将介绍基本的传播理论，从而了解数字、社交、移动媒体以及市场营销。

本项目中课程着眼于世界不同地区的教育体系。学生将主要研究地方性的关键教育政策和教育改革，从而探索决定受教育人群是否能得到有效教育的的一系列关键因素。讨论四个“教育生态”维度: 宏观系统，外系统，中系统（教育过程）和微观系统。

本项目内容主要包括公司概况与战略分析、财务分析技巧、财务比率分析等理论知识与案例实战。本项目将向学生介绍进行财务报表分析所需的技能，这些技能与金融行业的广泛职位相关，包括银行、资产管理、私募股权和并购。学生将运用财务报告分析方法，财务关键指标的运算，对某一企业进行财务报告分析并撰写财务分析报告，在项目结束时提交小组报告，进行成果展示。

本项目内容涉及强化学习核心理论和技能，具体包括遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程、优化控制、图神经网络（graph neural networks; GNN）、自动机器学习（Auto ML）等。

本项目将从力学基本原理入手，介绍宇宙中随处可见轨道运动，以围绕恒星移动的行星、围绕行星移动的卫星和相互环绕轨道上的黑洞为例，探究轨道计算原理。并带领学生探究恒星周围是否有行星的存在。

人们对于语言学习的理解往往存在一个普遍误区——语言学习即词汇、语法学习。事实上，一门语言的习得远不止于这两个层次。如何恰当地使用语言，选择合适的语言形式进行交流也是语言习得的重要方面。本项目将围绕二语习得展开，内容涵盖二语习得简介、语言学习与文化、语言交际能力、语言的社会意义、语言变体等。

本项目将探索古典密码学与现代密码学的差别，讲授一次性密码本及其理论上的牢不可破性与局限性、模算数和数论、单向哈希函数、数字签名、堪称“现代经典密码”的对称密钥加密、密钥交换协议和数字认证等。

本项目将介绍机器人在工业领域的应用现状、问题和前景展望。并逐步探究机器人的自主移动原理，包括：机器人结构、机器人运动学、传感与控制等机器人学概论，还将介绍在未知环境中操作机器人的核心技术SLAM以及机器人的运动规划与增强学习控制等内容，项目结束时提交成果。

本项目将首先回顾包含分类与回归的传统机器学习算法及初步神经网络，而后教授将会介绍用于优化神经网络的数学原理及代码技术。在确保学生具备扎实的理论及编程基础后，项目将进入到关于卷积神经网络原理、架构、优化及应用的核心阶段，学生将根据自身兴趣选择个性化研究课题进行深入研究，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。

本项目将介绍机器人在工业领域的应用现状、问题和前景展望。并逐步探究机器人的自主移动原理，包括：机器人结构、机器人运动学、传感与控制等机器人学概论，还将介绍在未知环境中操作机器人的核心技术SLAM以及机器人的运动规划与增强学习控制等内容，项目结束时提交成果。

 本项目将通过理论与实践相结合的方式使学生掌握电影剪辑的语言。虽然电影剪辑的软件和硬件在不断迭代更新，剪辑师的创意和想法依然是讲好故事的关键。学生们也将学习怎样不落窠臼地在大荧幕上讲述故事。通过本门课程，学生将分析戏剧，喜剧，纪录片，独立电影等不同的题材，在剪辑的时候考虑到连续性，时间性，空间，角色视角，主题和情感。

 CRISPR是自然界中细菌抵御病毒感染进化产生的一个天然免疫系统，自2012年起被广泛应用于基因组编辑。CRISPR/Cas（CRISPR-associated Proteins）系统具有遗传多样性，目前已经发现的CRISPR/Cas系统分为两大类，包括6种主要类型和33种亚型。每个CRISPR-Cas系统具有自己的特点，目前应用最广泛的是化脓性链球菌Cas9（Streptococcus pyogenes Cas9）。

 本项目通过学习宇宙线领域背景知识、处理与分析宇宙线数据，了解其基本科学性质，并进一步探究宇宙线变化规律等相关问题。教授会在本次课程中讲述宇宙射线的起源、发现、形成、宇宙射线的测量以及中外宇宙射线实验等天文知识。从空气电离现象的研究到宇宙线的成份和能谱的探索都会给同学们带来有趣的知识。

本课程项目内容涉及强化学习核心理论和技能，具体包括遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程、优化控制、图神经网络（graph neural networks; GNN）、自动机器学习（Auto ML）等。学生通过项目了解如何开发基于强化学习的生产力软件，在结束时提交项目个性化研究课题报告，进行成果展示。

项目内容包括资产类别与投资工具、风险回报与历史记录、风险资产的资本配置、有效多样化等。学生通过项目熟悉风险收益权衡、投资组合多样化及其在现代投资组合理论中的应用，了解期货、期权、固定收益证券等金融投资概念，运用Excel处理金融数据，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。

本项目导师将带领学生以影视作品作为现代主流视觉媒体为例，通过详细研究电影创作的不同生产阶段：从编剧到剪辑、评分，过程中专注于电影内容，传播形式与传播效率的分析。同时关注某些特定题材与体裁选择所产生的特定意识形态与具体社会功能性。项目还会通过时间顺序审视媒体艺术史，将以电影史为例，包括无声时期、世界导演的出现、20世纪60年代和70年代的新浪潮等。

 本项目中将重点探究器学习中的经典算法和深度学习中的神经网络的构成，导师将结合相关理论，以金融数据的处理为例，类比股票预测小程序，带领学生开发并优化自己的算法小程序并完成项目报告，进行成果展示。在此过程中，你将了解到人工智能及机器学习算法的广泛应用及其给软件工程带来的无限可能性。