中国科学技术大学人工智能与数据科学学院本科进阶指南
  • 3️⃣3️⃣ 第三版序
  • 2️⃣2️⃣ 第二版序
  • 1️⃣1️⃣ 前言
  • 🥳欢迎词
  • 💡指南食用方法
  • 📬关注指南公众号获取最新动态并提问
  • ☕话题
    • 从科大到燕园——我的保外经历与大学体悟
    • 如果给你一颗后悔药...(更新中)
    • 我用四年时间,意识到了高中就意识到了的东西
    • 2023届EE/CS/AI深造经验以及教训
  • 培养方案解析
    • 大二秋季学期
      • 概率论与数理统计(专业基础)
      • 复变函数B (专业基础)
      • 计算系统概论(专业基础)
      • 离散数学(专业基础)
      • 数据结构(专业基础)
      • 几何学基础(专业选修)
    • 大二春季学期
      • 人工智能基础(专业选修)
      • 人工智能原理与技术(专业选修)
      • 随机过程B(专业基础)
      • 计算方法(专业基础)
      • 数理方程B(专业选修)
      • 电子线路(专业选修)
      • 信号与系统(专业选修)
      • 数据库系统概论(专业基础)
      • 数据分析与实践(专业核心)
    • 大三秋季学期
      • 机器学习概论(专业核心)
      • 算法基础(专业核心)
      • 运筹学(专业核心)
      • 实用统计软件(专业选修)
      • 计算机网络(专业选修)
      • 操作系统(专业选修)
      • 数值代数(专业选修)
    • 大三春季学期
      • 深度学习导论(专业核心)
      • 大数据算法(专业核心)
      • 数学建模(专业基础)
      • 数值分析(专业选修)
      • 时间序列分析B(专业选修)
      • 并行计算(专业选修)
      • 信息论A(专业选修)
      • 自然语言处理(专业选修)
      • 非参数统计(专业选修)
      • 数字图像处理(专业选修)
    • 大四秋季学期
      • 大数据系统及综合实验(专业核心)
  • 进阶篇
    • 🤩大数据学院本科生学业日历及重要事项提醒(很重要)
    • 😎暑期经验文档
      • 顶层设计
        • 你的目标是什么
        • 关于GPA
      • 课程学习
        • 计算系统概论A (ICS)
        • 离散数学
        • 数据结构
        • 复变函数B
        • 概率论与数理统计
      • 接下来的规划
        • 这个暑假可以做什么
        • 关于进组
    • 🛫出国
      • DIY申请 个人学术主页搭建
      • DIY申请-面试流程及准备
      • DIY申请-关于CV
      • DIY申请-关于套磁
      • 低成本-托福口语提分资源
      • 低成本-托福听力训练方法与资源
      • 低成本-托福写作训练方法与资源
      • 低成本-托福阅读训练方法与资源
    • 🎓保研
      • 💯保研关键时间节点
      • ‼️一篇文章读懂保研(必须熟悉)
      • 🔊别人不会告诉你的保研TIPS
    • 💻实习 & 工作
      • 🧐什么是实习
      • 😍怎么找实习
      • ❓Q & A
    • 🔬科研
      • 😮如何选择适合自己的方向and如何进组
      • 💎学长学姐的科研真经
        • 从idea到论文——从0开始一段科研
        • 论文写作技巧
    • 👀缺乏科研项目经历?看这里(更新中)
      • 微软亚洲研究院项目(已关闭)
      • 长三角研究型大学联盟教学实践基地共建共享项目
      • 腾讯2024课题实践项目(2024.1.24截止投递)
    • ↪️转专业相关
      • 关于大二下非个性化转院
      • 关于个性化大数据一些tips
    • 🤔选择实验室时应当关心的十个问题
    • 😄实验室介绍
      • BDAA\认知智能全国重点实验室——陈恩红教授实验室
      • 数据科学实验室(LDS)——何向南教授课题组
      • 安徽应用数学中心(应用数学安徽省重点实验室)——杨周旺教授实验室
      • 数据智能与几何算法实验室——丁虎教授课题组
      • MIRA Lab——王杰教授课题组
      • iCLaS-现代物流与供应链安徽省重点实验室——余玉刚教授课题组
      • 泛在无源物联网实验室——龚伟教授课题组
      • 精密普适实验室(Precise Pervasive Lab)——程敬原教授课题组
      • 陈景润教授课题组
      • Protein Design Lab——刘海燕教授课题组
      • 免疫基因组学与精准医学实验室——瞿昆教授课题组
      • Zhu Lab——朱书教授课题组
      • 神经物理学与神经生理学实验室——毕国强教授与刘北明教授课题组
      • Wen Lab——温泉教授课题组
      • 高性能计算物理化学实验室——胡伟教授课题组
  • 经验篇
    • 🥳学长学姐说
      • (出国)大数据学院2019级本科生顾言午
      • (考研)神秘嘉宾
      • (保研)大数据学院2018级本科生毛星茏
      • (出国)大数据学院2018级本科生吴颖馨
      • (科研)大数据学院2018级博士生李徵
      • (MSRA联培)大数据学院2019级本科生桂栋南
      • (工作)信息学院AI英才班2018级本科生赵天翔
    • 🎥我们的四年(更新中)
      • 从科大到燕园——我的保外经历与大学体悟
      • 我用四年时间,意识到了高中就意识到了的东西
  • 附录
    • 🥰经验分享会视频整理
      • 本科就业——赵天翔学长分享视频
      • 课程学习+实习+科研——桂栋南学长分享视频
      • 保研与课内学习经验分享——李莘学长分享视频
      • 留学飞跃经验——顾言午学长分享视频
      • 2023年大数据学院出国分享会
      • 2023年大数据学院考研分享会
      • 2023年大数据学院实习秋招分享会
    • 据峰咖会
      • 2022年度据峰咖会
    • 有用的资源
由 GitBook 提供支持
在本页
  • 课程简介
  • 前置知识涉及的课程
  • 往年经验
  • 与后续课程的联系
  • 目录

这有帮助吗?

  1. 培养方案解析
  2. 大三春季学期

数学建模(专业基础)

学分:3.0

课程简介

本门课是大数据与数院应数和计数的大三同学一起上的学科群基础课。内容基本上讲授老师所想讲授的关于数学建模的知识,比如某王老师会讲授一些基本建模知识,但某刘老师就会讲授很难的图形学建模知识。由于不同授课老师所授该课程均具有强烈的个人风格,讲述内容与形式各有侧重,这里笔者强烈建议根据授课老师的不同左转评课社区研究选课。

前置知识涉及的课程

数学分析

往年经验

由于笔者上的是某王老师的课,仅以该课程介绍。该课程一共四次作业,分别是:探究高空抛物危害、分析猪周期、乒乓球最佳出场安排、农产品价格对CPI的影响。基本每隔一个月交一次作业并布置下一次作业,作业占比80%,提交作业的前一周会让同学自愿上台分享自己的小论文或者思路,这部分分享内容占比20%(也就是可能不上台分享,优秀的话比较难拿到?)上课不点名,所以上课的人普遍很少,不会写作业也问题不大,直接前一周白嫖分享的同学的思路即可。大概总结了一个套路:提出问题,搞出一个模型,根据模型拟合结果,根据结果分析原因,其中结果反而不重要,根据结果得出的结论可能比较重要。另外,作业的报告对格式比较严格,大家不妨整一个美观大气的格式(如latex模板),然后报告中尽量添加一些精美的图表即可。

与后续课程的联系

如果是某王老师的话基本没啥关系,某刘老师的话对之后的图形学研究有帮助(但是听说讲课和作业太难了,可能以后不会教这门课了)。

目录

TODO

上一页大数据算法(专业核心)下一页数值分析(专业选修)

最后更新于1年前

这有帮助吗?