麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）是位于美国麻萨诸塞州剑桥市的私立研究型大学，成立于1861年。麻省理工学院素以顶尖的工程学和计算机科学闻名世界，在2021年QS世界大学排名中位列全球第一。

一、课程项目概况

“AI+X” Blended Learning 麻省理工学院官方课程项目将于近期面向我校学生开放，该项目以人工智能及其交叉领域为学科范围，长期致力于为全世界的大学生全面提升其学术、科研、实践应用、软实力等四方面综合实力。课程以Blended Learning （混合式学习）为教学法，提供线上SPOC、线上PBL以及线下 Bootcamp的课程模块，项目覆盖全年，学生可灵活选择。

欢迎对AI 感兴趣，希望在该领域拓展自己的科研、申学、就业等相关竞争力；对AI 充满好奇，希望了解自己是否适合踏入该领域发展；或具备一定基础，希望了解世界前沿的AI技术及应用的同学们踊跃报名。

二、课程项目成果

完成SPOC可获得：

1. 麻省理工学院官方证书

2. 全球顶尖科技企业实习或全职工作机会

3. 学习轨迹分析报告

4. 综合软实力分析报告

5. 全美国高校认证线上课程类2学分

完成PBL可获得：

6. 可发表的高质量科研论文

7. 教授研究员推荐信及实验室助理申请机会

三、麻省理工学院官方顶尖教学团队

● 麻省理工学院计算工程中心主任

● 麻省理工学院土木与环境工程系系主任

● 麻省理工学院应用数学教授兼麻省理工学院地球资源实验室主任

● 麻省理工学院化学工程教授

● 麻省理工学院机械工程教授

● 麻省理工学院机械与海洋工程教授

● 麻省理工学院电气工程与计算机科学教授

● 麻省理工学院工程学教授

四、项目模块及可选课程

（一）必修模块 —— SPOC（Small Private Online Courses 小规模在线课程）

学习平台：麻省理工学院官方线上学习平台

模块时长：6周

模块学时：平均6 小时/周

模块简介：学生需注册麻省理工学院官方线上学习平台账号进行SPOC模块学习。课程由顶尖教授亲授直播课、官方学习平台录播课程及平台课后测验构成。

必修模块定义：学生需至少完成以下两门SPOC可选课程中的一门以进行后续选修模块的学习。

SPOC 可选课程一: Base SPOC（基础SPOC）：机器学习、建模和仿真原理

课程简介：该SPOC的重点是向学生介绍机器学习的基本技术，例如建模基础，优化和概率方法。通过学习平台上课程、模拟练习以及互动式教授直播课程，学生将在机器学习和人工智能打下坚实的基础，这些基础可用于学习课程项目中更高阶课程以及科研项目的实际操作中。

Base SPOC涵盖的主题包括但不限于：

● Introduction, Review of Linear Algebra and Matrix Operations, and Modeling Fundamentals

● More Modeling and Simulation

● Optimization and Data-Driven Modeling

● From Optimization to Machine Learning

● Probabilistic Methods

● Case Studies and Summary

SPOC 可选课程二：Advanced SPOC（高阶SPOC）：将机器学习应用于工程和科学

课程简介：该SPOC会帮助学生将在基础SPOC中获得的机器学习知识应用于各种主题，这些主题展示了人工智能在现实世界中的广泛应用。学生将与世界知名教授一起探索诸如计算成像、几何表示、计算材料探索和复合设计等主题，这将使学生对机器学习技术正在革新的许多领域有更深入的了解。

Advanced SPOC涵盖的主题包括但不限于：

● Feature Engineering in Li-Ion Battery Life Prediction

● Machine Learning for Computational Imaging

● Seismic Deep Fakes: Neural Nets to Generate Missing Data

● Prediction of Oil and Gas Production

● Machine Learning in Geometric Representations

● Quantifying Risk in Complex Systems Using Machine Learning

● Machine Learning in Accelerating Computational Materials Discovery

● Practical Machine Learning in Composite Design

● Machine Learning in Aerospace

（二）选修模块 —— PBL (Project-Based Learning, 项目制学习)

模块时长：12周

模块学时：平均每周6-8小时

模块简介：PBL重科研，学生选择一个PBL模块项目，并在教学团队提供的4-6个课题方向中择一进行深入研究。项目导师及助教团队全程直播授课，指导学生进行小组科研、论文写作。教学团队将基于实际情况指导论文发表、进行推荐等。学生也可选择进行独立科研及论文写作。

可选PBL模块项目方向：

● Next-Generation Hardware for Next-Generation AI Applications 适用于下一代AI应用程序的新型硬件

● Natural Language Processing 自然语言处理

● Convolutional Neural Networks 卷积神经网络

● Computer Vision and Image Processing 计算机视觉与图像处理

● Atomistic Simulation 原子模拟（材料方向）

● Machine Learning in Quantitative Finance 机器学习在量化金融中的应用

（三）选修模块 —— Bootcamp （线下训练营）

学生在通过任一SPOC课程后，方可获得前往美国波士顿进行线下训练营的资格。具体时间待定。

五、2021年课程时间安排

六、课程费用

● Base SPOC: $1,550 美金

● Advanced SPOC: $1,650 美金

● PBL：不同PBL课题课程费用不等，详情需向“AI+X” Blended Learning 课程组顾问老师询问了解

● Bootcamp: 待定

七、课程项目奖学金

“AI+X” Blended Learning 课程组为武汉大学的同学准备了PBL奖学金供其申请。具体情况及申请可联系文章结尾课程顾问老师。

八、免费定向试听公开课

公开课由PBL 项目导师组亲自讲授，于每周在线上直播进行，主题包括但不限于：

● "AI+X" Blended Learning: Outcomes and Applications

● Base SPOC Summary and SPOC Platform Demo

● Machine Learning Applications Survey

● Machine Learning in Finance

● Atomistic Simulation

● Computer Vision and Image Processing

● Natural Language Processing

● "AI+X" Blended Learning 课程项目线上宣讲会（中文专场）

九、课程咨询

关于课程报名、奖学金申请、公开课试听申请等，请扫描下方二维码添加课程项目顾问进行询问。（请注意：添加时请务必中文备注姓名，学校，学院及学号）

注：以上项目为国际交流部代转项目，项目方为我校友好学校。申请前请仔细阅读并核实项目信息，根据自身实际情况及在武大学业完成情况，自行向项目方直接联系提交材料、提出申请。一旦申请成功，请在所属学院办理审批备案手续。

国际交流部

2020年1月13日

（撰稿：郭鸣；审稿：刘晓黎）