• 选修课

      可穿戴设备中的健康数据采集、处理、和应用

      本课程将以人体中最重要的器官——心脏为例,介绍可穿戴设备中心率检测的基本原理和应用。首先,结合目前市场上常见的可穿戴心率监控设备,介绍其信号感知和测量的基本原理。然后介绍测量数据的特征,以及从被测信号中提取心率指标的难点和挑战。接着简单介绍传统的心率提取算法及基于深度学习的心率提取算法。最后,介绍心率信息在健康监控中的应用,比如心率变异性,睡眠状态,呼吸暂停等的监控。

      AI界的最强大脑——人工智能芯片

      课程简介:AI的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着深度学习成为当前AI研究和应用的主流方式,AI对于算力的要求不断快速提升。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。AI算法,在图像识别等领域,常用的是CNN;在语音识别、自然语言处理等领域,主要是RNN,这是两类有区别的算法;但是,他们本质上,都是矩阵或向量的乘法、加法,然后配合一些除法、指数等算法。CPU可以拿来执行AI算法,但因为内部有大量其他逻辑,而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的,造成CPU并不能达到最优的性价比。因此,具有海量并行计算能力、能够加速AI计算的AI芯片应运而生。本课程主要介绍以GPU、FPGA以及ASIC为代表的AI芯片,介绍他们的原理并分析其在AI应用中的优缺点。

      信息科学中的随机与优化算法初探

      课程简介: 信息科学的两大数学基础是随机与优化,与之相对应的随机与优化算法贯穿整个信息科学领域,在信息科学,尤其是人工智能,机器学习,数据科学中应用十分广泛。 本课程将通过精选的人工智能与机器学习的实际应用例子来介绍几类重要而有趣的随机与优化算法,这些精彩的信息科学实例包括
      1.谷歌和微软是如何给对网页进行排序的呢?
      2.谷歌和微软是如何卖网络广告的呢?
      3.网飞(Netflix)和网易云音乐是通过什么学习算法向你推荐电影和音乐的?
      4.亚马逊商品评分,豆瓣电影评分,各类大学排行榜(如美国新闻周刊世界大学排名,泰晤士报世界大学排名,中国大学排行榜)背后的数学玄机何在?
      5.互联网是如何运行的?
      6.云计算与雾计算的奥秘究竟在哪里?

      高性能计算之美

      课程简介:该课程主要向同学们介绍高性能计算背景、用途和现状,在向大家介绍传统高性能科学计算应用的基础上介绍高性能计算+云、高性能计算+大数据、高性能计算+人工智能的新趋势,并介绍高性能计算在“计算”意外的挑战和机遇。

      计算机图形学简介

      课程简介:本课程介绍计算机图形学(Computer Graphics)的内容及应用给即将进入大学的优秀学子们认识.课程内容大纲包含:
      1.为何学计算机图形学?包含那些技术?
      2.计算机图形学与计算机视觉的关系.
      3.计算机图形学的跨领域应用 - 物理模拟,虚拟实境与扩增实境,3D打印,数位建筑等.
      4.人工智能在计算机图形学的应用与挑战.

      从材料基因组到机器人化学家

      课程简介:新材料的设计与获得过程可类比为厨师炒菜的过程,该过程中需要获得菜谱(即材料制备的配方)和经验老道的厨师(即熟练的科学家)。当前人工智能手段可以实现对材料组成和对应性能的高精度描述,并实现在此基础上的新材料高通量筛选。同时人工智能手段与机器人学相结合可实现机器人化学家(Robo-chemist)的产生,该机器人将有望具有阅读文献、分析数据、提出假设并进行验证,甚至自己动手操作实验的能力。

      人工智能+电池材料=?

      人工智能和新能源电池材料分别是信息科学与材料科学领域的前沿方向,如何将两者跨界结合来探索未知的科学世界?思维的碰撞会带来什么样的火花?
      课程简介:如课程题目所示,这是一个开放的问题。本课程讲座在介绍人工智能以及新能源锂离子电池材料的基本知识的基础上,展示一些人工智能指导下的电池材料科学研究前沿案例,引导听众进一步思考未来的挑战和机遇,探索自己对这个问题的理解和答案。课程第一部分介绍人工智能的基本概念,以卷积神经网络算法为例,辅以代码实例讲解,展示其工作原理和潜在应用方向。第二部分介绍包括锂离子电池、太阳能电池、燃料电池在内的新能源电池材料基本知识,侧重讲解锂离子电池的工作原理及其相关的材料科学研究。第三部分列举并剖析一些人工智能方法应用在锂离子电池材料研究的前沿案例。最后,进行开放式讨论,探讨目前遇到的瓶颈以及未来的发展方向,让每位听众找到自己对这个问题的答案。

      人工智能与大数据的结合:光子科学的游戏规则改变者

      课程简介:基于自由电子激光、同步辐射的先进光子科学能够在原子/分子尺度上揭示物质结构和生命现象的奥秘,在未来将产生EB级以上的大数据,亟需发展全新的数据科学。光子科学大数据提供了知识和数据“燃料”,超级计算平台提供了计算力“引擎”,而人工智能必将成为促进光子科学发展的“催化剂”。人工智能与大数据的结合将成为光子科学的游戏规则改变者,为化学反应超快过程、蛋白质结构解析、绿色能源探索等前沿研究提供突破性的手段。

      There's plenty of room at the bottom

      我们如何探究微观世界

      课程简介:1959年,著名物理学家Richard Feynman提出了"there's plenty of room at the bottom”的观点,吹响了人类探索微观世界的号角。60年过去后,在基础物理的指导下,随着技术和材料的双重进步,人类已开发出了前所未见的工具,从而具有了在原子尺度上测量和操纵物质的能力。将对这些工具及我们理解和改造自然的努力进行简要回顾。

      人工智能时代的生命科学:我们的生老病死

      课程介绍:人工智能正在改变我们的日常工作和生活,但是我们享受人工智能带来的便利的同时,我们作为高等生物的生老病死过程依然需要生命科学的研究,无论是延长寿命还是治疗疾病。在这个讲座里,我将从日常生活的皮肤美白和喝酒脸红到恶性癌症的发生和治疗,讲述模式动物,基因变异和解决方案,并从生命科学的视角讨论我们个人和社会上对这些问题的一些认知误区。

      免疫与癌症

      免疫系统是人体抵御外来病原体侵犯的最重要的防卫系统,同时免疫系统也参与肥胖、糖尿病和心血管疾病等多种非传染性疾病。近年来,肿瘤免疫治疗取得了举世瞩目的进展,2018年诺贝尔生理学奖授予两位免疫学家(James P. Allison和Tasuku Honjo) ,以表彰他们在肿瘤免疫疗法方面的贡献。本课程旨在带领学生探索我们免疫系统的组成、结构和功能,通过学习肿瘤中的免疫反应过程,了解免疫系统的工作的机制以及免疫肿瘤治疗的现状。

      情感与动机

      人的行为总是受到一定动机的支配,并被情感所调节。动机激发着人们从事某种行为,情感则影响着人们对客观事物的态度体验及相应的行为反应,两者共同塑造了人类行为的抉择、维持和调节。课程将讲诉情感与动机的脑科学知识,并介绍其对于人类社会的历史,商业和未来都影响。

      如何用光照亮生命?

      现代科学发展百余年间,人类的研究进一步向太空和自身纵深,相比于前人我们更有可能接近解开人类的来处与去向的那些奥秘。各种肉眼可见的表征给人类科研带来许多研究素材,包括现代遗传学、细胞学和病理学等在内,很多伟大学科的建立与发展都发源于此。科学的进步吹散了眼前的迷雾,让更多的人看到了通向答案的道路,也看到了更广阔的未知海洋。那么,这些隐藏在生命深处更为深邃的秘密该如何探究呢?我们从最近二三十年影像技术和分析方法的进步来简单谈一下,多学科研究如何交叉和协作从而推动科研和医疗领域的突破和发展,希望借此可以窥见现代科学发展的剪影。

      机器学习和人工智能在药物发现中的应用

      通过学习此课程,你会了解到怎么将机器学习和人工智能技术应用到药物发现中, 尤其是对药物分子的描述方式和理化性质以及药代动力学参数的测定会有更多认识。简述:首先我们会简单介绍药物发现的现状,以及机器学习和人工智能的应用场景。之后我们会介绍药物小分子的表示方式,包括描述二维和三维的SDF格式,线性表示的SMILES格式,以及常用于机器学习的分子指纹方法。随后,我们会介绍几种药物理化性质和药代动力学参数的实验测定方法。再后,我们会介绍常见的机器学习方法以及他们的应用。最后,我们会利用学到的知识,一起解决一个实际的问题。

      科学哲学入门,社科各领域的分界

      经济学,管理学,金融学,政治学,社会学一般归入“社会科学”,而历史学,人类学算不算社会科学呢?本课程将借鉴批判理性主义思想来划分“科学”与“非科学”,从而区分社会科学(Social Science)与人文学科(Humanism)。课程将以几个具体社会问题为例,介绍各学科分析这些问题方法和角度的相似与不同之处。课程还会介绍几大主要学科自诞生以来研究内容与方法的变迁,并评点在现代西方影响力很大的后殖民主义思潮。

      社科的“软与硬”,主要研究方法

      社会科学与自然科学的研究方法有哪些相同与不同?社会科学通常被归入“软科学”,而社科各领域中公认以经济学最“硬”,诺贝尔奖甚至有经济学的一席之地,是为什么?本课程将介绍经济学的公理系统,并与数学和物理的公理系统类比,讲解演绎法和归纳法在构建经济学体系中的作用。本课程将从基本假设(公理)开始,演示如何证明阿罗不可能性定理(1972年经济学诺贝尔奖得主Kenneth Arrow 的主要贡献)。如果时间允许,将从经济学解释群体福利的难题出发,介绍现代政治哲学领域影响深远的罗尔斯正义论。

      经济学思想体系的演化,诺奖背后的争议

      经济政策常有大政府小政府的争议,可以归结为凯恩斯主义与哈耶克为代表的新自由主义之争。新自由主义1973年前并不盛行,之后在全世界兴起,哈耶克于1974年获得诺奖,2008年之后新自由主义有衰落的倾向,是为什么?经济学的开山宗师亚当斯密接近于哪一派?经济学诺奖是不是像文学奖一样,经常受到政经形势的影响?“经济学科学奖”的科学成分有多少呢?社科的某些领域往往把拉美经济发展的挫折归于新自由主义改革,有没有道理?这节课将梳理历届诺奖得主的贡献,介绍哪些人研究了“问题”,哪些人研究的是“主义”。

      社科前沿方法与论文解读

      基于观测数据研究的结论经常有因果关系方向不清的问题,比如说发现吃辣与健康正相关,那么究竟是健康的人选择多吃辣还是吃辣真的有助于健康呢?课程将以估算教育回报率的一系列论文来介绍社科领域解决反向因果关系的方法。2019年经济学诺奖授予Banerjee,Duflo和Kremer三人在扶贫领域的贡献,颇受争议。课程将介绍他们在推广因果分析工作的贡献,进而评点他们在扶贫政策分析上的成就与影响。

      社科最重要的研究问题是什么?如何成为社科专家?

      数学界有某某猜想是皇冠上的明珠这样的说法,那么社科界最重大的问题是什么呢?本课程将结合社科的分析方法来解释为何这个问题悬而未决,目前已经有哪些工作逐渐撬动了这个问题的基石。2019年的经济学诺奖有很多中国人并不认同,中国在改革开放历程中让8.5亿人脱贫,为什么不颁奖给中国政府?中国的自然科学进步斐然,而社科的国际地位又如何呢?中国在社科领域的影响力将随着经济实力的增长而扩张,中国社科的发展面临着哪些机遇与挑战?如果你想成为社科专家(相关系科教授,金融分析师,智库专家),该如何规划学业与人生阅历?这些位置的收入有多少呢?