分布式算法：图算法1随机算法Massachusetts Institute of Technology麻省理工学院QS世界大学排名|机械工程全球|U.****ws世界第二·曾任苏黎世联邦理工大学终身计算机教授·研究受到欧洲研究理事会，瑞士国家科学基金会以及谷歌的支持·论文发表h指数为34，i10指数达到75·多篇论文在期刊上发表
知识图谱：风险、质量与可靠性评估及应用数据科学生物医疗信息处理大数据处理Tianjin University天津大学·德州大学休士顿健康科学中心访问学者·参与图数据管理关键技术及系统，国家重点研发计划子课题·拥有14项专利，12项软件著作权，发表论文57篇·主持国家自然基金面上项目1项、其他国家项目2项，省部级项目10余项
Program Introduction课题简介计算机科学|数学|概率论随机算法推荐系统算法基础令人着迷的概率世界及其算法所产生的对于现实世界的影响随时随地不在发生。想象一下我们所收到的每一条在线购物推荐背后的精心编排，淘宝京东的猜您喜欢是否真正的猜中了我们的喜好。或者Nettix，腾讯视频，bilibili等我们所喜欢的流媒体平台给我们推荐一部让我们爱上的电影的神奇时刻。这所有的一切都不是偶然，而是算法设计和概率论在起作用！每当我们的GPS找到捷的路线，或者音乐应用程序策划出完美的播放列表时，复杂的算法和概率计算都在幕后不知疲倦地工作着。在本课程中，你不仅要记住公式，还要亲身体验！穿越事件和概率空间的迷人景观，解读条件概率的神秘联系。在本课程中，我们将深入研究期望的偏差边界，像老朋友一样了解马尔科夫、切比雪夫和切尔诺夫。但这还不是全部。当我们将这些抽象概念应用到实际问题中时，你会发现它们栩栩如生！无论是排序的艺术、最小切分的科学，还是独立集背后的策略，我们都将在那里剖析问题，编织解决方案。如果你曾经思考过“球入箱“的方案，来自MIT的计算机教授将为你带来无穷惊喜。
Program Highlights科研要点·随机算法探究什么是随机算法，随机算法的应用，为确定性方法过于缓慢或复杂的问题提供了潜在的解决方案·概率论探索概率论的基本原理，量化了事件发生的可能性，是数学、统计和现实世界决策等许多领域的基础。探讨概率论为分析和预测随机实验结果提供的基本框架·切比谢夫和切尔诺夫边界根据随机变量的均值和方差，为几乎所有随机变量的尾部概率提供了边界，这两种方法对于分析算法行为和了解罕见事件的可能性都至关重要。·马可夫不等式给出了一个非负随机变量超过某个值的概率上限。它是更专业的概率界限和不等式的基础概念。·独立集独立集是指没有两个顶点相邻的顶点集，在不违反这一条件的情况下，不能增加任何额外的顶点。找到这样的集合对网络、调度和资源分配具有重要意义。Expected Students适合人群391·适合想在计算机算法领域深度学习的高中生和大学生·有良好的数学基础的高中生和大学生·希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术竞争力的学生·有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生
Instructor Team师资配置· Foreign Professor海外在职终身教授领衔，传授领域前沿知识与高水准研究方法· Domestic Professor“大学在职教授/副教授领衔，增进专业理解力，补充知识版图· Teaching Assistant辅助课题答疑、知识巩固，科研心得与专业知识分享· Writing Instructor论文1M辅导，传授论文写作技巧与方法，论文规划、写作、投稿、检素、发表全程指导· Student Coordinator科研项目全程跟进服务，为项目的平稳进行保驾护航
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