Freshman Seminar
备注
授课内容：人工智能的数学基础与典型应用 授课计划与方案：本研讨课程将讨论深度学习的主要部分，包括数据、深度神经网络、随机梯度优化，以及人工智能方法的典型应用，包括AlphaGo，AlphaFold，AlphaGeometry等。一共有7次集中讨论：6次授课包括基本原理讲解以及讨论，1次学生PPT汇报 授课要求：要求学生有自主驱动力，对数学和人工智能感兴趣，将来有志于从事AI for Science相关的科学研究 课程考核：学习心得 + PPT汇报
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