2025寒假 | 英国剑桥大学深度学习与深度神经网络项目

深度学习是数据科学领域最令人兴奋、最具变革性的变化。在业务中理解并整合深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）的能力，如ChatGPT，对于专业人士而言是必备的关键技能。深度学习方法是机器学习的一种，它奠定了过去十年中几乎所有人工智能的进展。包括文本理解、语音识别、计算机视觉等在内的模型应用，目前都是由神经网络驱动。

本项目由剑桥大学计算机科学系教授亲自参与设计与授课， 涵盖英国剑桥大学特色专业课、小组讨论、结业项目展示、以及导师制课题指导等内容，最大程度的让学生在短时间内体验剑桥大学的学术特色，强化学科认知，拓展学术视野。

01学校简介

创建于1209年的剑桥大学(University of Cambridge)，是英国乃至世界上历史最悠久的大学之一，同时也被公认为是世界上最顶尖的高等教育机构之一，在艺术与人文、数学、物理、工程与技术、医学、法学、商科等诸多领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力；

剑桥大学是英语世界中第二古老的大学，同时也是全世界最顶尖的研究型大学之一，英国名校联盟 “罗素集团〞和欧洲的大学联盟科英布拉集因成员。

学校排名

l  2025年QS世界大学综合排名第5

l  2025年U.S.News全球大学综合排名第6

l  QS计算机与信息专业世界排名第8

02项目详情

1、项目优势与特色

【顶级的剑桥师资】由剑桥大学计算机科学系教授亲自参与设计与授课，品质有保障；

【丰厚的学生收获】所有学生，均可获得教授签发的可用于硕博网申的个性化推荐信和成绩单；优秀学生更可获得项目结束后为期6个月的一对一“导师制课题指导”机会；

【前沿的课程主题】涵盖当今深度学习领域最前沿的核心理论，并配合实践环节，帮助学生掌握最主流的人工智能、深度神经网络与数据分析工具；

【四六级即可申请】无需托福雅思成绩，使用大学英语四/六级即可申请参加；

【名校与名城体验】学生将在剑桥大学的多所不同学院参加学习，体验世界顶级名校的学术氛围，以及剑桥、伦敦等英伦历史名城的风采。

2、项目日期

2025年1月20日 – 1月31日（2周）

3、项目申请

托福79/雅思6.0/四级500/六级470/Duolingo 105/Versant 51即可申请。

03项目内容

本项目为期2周，共30小时授课时间，将系统介绍深度神经网络的核心知识，本项目将分为2周与4周两类，前者将系统介绍深度神经网络的核心知识，便于学生开展进一步的研究；后者则将在前2周的基础之上，扩展更多实践性内容，进一步强化针对神经网络的深入理解。

课程注重直观性、实操性、专注性与前沿性。在传授深度学习重要核心理念的同时，还将强调技能方法的广泛适用性、资源的有效性、以及数据保护与隐私性。

项目学生将能够设计、部署和批判性地评估深度学习在现实世界中的应用。与教学内容配套的将会是一系列易于理解的问题集，以鼓励学生积极参与其中，扩大对课程主题的理解和掌握。授课老师会推荐课前阅读材料，供学生提前预习专业知识，并在课程期间根据需要重新解读重点部分。同时，关于编程技能的讲解会照顾到不同水平的学生，确保学生能够更好地理解，从容地使用相关工具和方法，切实掌握如何在现实世界的应用程序中部署机器学习。

机器学习领域的技术发展日新月异，即便之前已接受过相关的教育与培训，或许也已经无法满足操作现代深度神经网络所需的知识与技能。通过参加本课程，学生将能够有效扩展自身的相关技能，有助于未来的职业发展，无论是希望从传统的软件工程师成长为机器学习工程师，亦或普通的银行建模师能够在统计分析中融入深度学习，都可以从课程中获益，因为这种涉及处理海量数据集的深度学习，应用范围非常广泛。

以下是具体课程介绍：

深度神经网络 Deep Neural Networks（2周，30小时）

内容简介： 

学生将学习针对任何目标领域设计、实施和部署深度神经网络，特别关注通过模型构建和训练算法设计来提升深度神经网络学习所需的技能。

完成本课程学生将实现以下学习目标：

✅ 了解深度神经网络学习的原理和方法

✅ 理解深度学习的主要变体（如卷积和递归架构）及其典型应用

✅ 熟悉使用深度架构进行培训和建模时的关键概念、问题和实践；加强使用深度学习框架的实战经验

✅ 掌握如何实施一些核心深度网络算法的基本版本（如反向传播）

✅ 分析深度学习如何适应其他机器学习方法，以及适合和不适合执行的任务

✅ 提升针对深度学习系统的数据集和应用域进行批判性评估的能力

高级深度神经网络Advanced Deep Neural Networks（4周，48小时）

内容简介：

4周课程将是建立在前2周项目基础上的进阶版，它将广泛研究一系列新的最具代表性的技术、算法和软件架构，旨在使深度模型的训练和推理在研究/生产条件下、或者在分布式环境下和/或受约束的系统中能够高效进行。此外，课程还将教授软件和分布式系统的基础知识以及计算机体系结构的概念，并探索它们与现代深度学习（以及更广泛的机器学习）之间的关系。

完成本课程学生将实现以下学习目标：

✅ 熟悉深度神经网络学习相关的核心概念

✅ 了解该领域正在进行的令人兴奋的研究工作

✅ 提高实用能力，如利用云或联合资源扩展机器学习的实施规模，或缩小模型以便在各种不同的平台上有效地部署

✅ 获得几个深度模型的工作原型，以解决真实数据方面的非琐碎性任务

04项目收获

顺利完成项目学习的学生，均可获得剑桥教授签发的、可用于硕博网申的个性化推荐信和成绩单。

在此基础上，教授会结合课堂表现和最终成绩，选出top 10%的优秀学生；在项目结束后为这部分优秀学生特别提供为期6个月的一对一 “导师制课题指导”，每两周安排1次30-45分钟的在线辅导和指导，帮助学生提高科研能力，同时可获得导师深度个性化的推荐信。

图：参课证明与推荐信样图，仅供参考

05项目资询及联系方式

Kevin老师：Newivykevin（微信）