名校科研加州大学伯克利分校计算机科学

「加州大学伯克利分校」计算机科学

 computer science research   

学校介绍

加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley），是一所位于美国加州旧金山东湾伯克利的公立研究型大学。其许多科系位于全球大学排行前十名，是世界上最负盛名的大学之一。

伯克利加大曾有72位教职员或学生为诺贝尔奖得主、9位沃尔夫奖、13位菲尔兹奖、22位图灵奖、45位麦克阿瑟奖、20位奥斯卡金像奖及14位普立兹奖得主。

科研项目简介

项目特点：

极具个性化的课题，而非标准化，导师亲自为你定制课题方案。

真实体验科研环境，让你直接参与研究，接触最权威的一手学术资料。

与其他课外活动相比，高度细分化的课题领域和高度差异性的学术体验让你留下难忘美好的回忆。

本次科研是加州大学伯克利分校 EECS 项目，旨在让学生对深度学习，超级计算，分布式系统等概念和所应用的技术有一个全面而详尽的了解，在导师的带领下对最前沿科学进行学习和讨论，在科研中学生有机会接触到最新的技术及其如何在现实生活中应用。

注：以下为科研项目课题范例，具体课题方向请与导师沟通。

■ Explore and explain why extremely large batches often lose accuracy. It is will be good if the students can give either a mathematical or empirical answer. 

■ Studying advanced optimization methods and trying to replace Momentum SGD or state-of-the-art adaptive optimization solvers. Ideally, the new proposed optimization solver should scale the batch size to at least 64K without losing accuracy for ImageNet training.

■ The students can try designing some new parallel machine learning algorithms like model-parallelism approach or asynchronous approach.

科研计划：

A tentative 4-week plan:

● Week 1: get familiar with programming on supercomputers and build the platforms like distributed Tensorflow or Uber Horovod. Read 3-5 related papers.

● Week 2: reproduce the results of state-of-the-art approaches. Evaluate the pros and cons of existing approaches.

● Week 3: design our own algorithm and write the design documentation.

● Week 4: implement the proposed algorithm, conduct experiments, and write a technical report.

你能收获什么

     ●  自选课题

     ●  3-5人的科研小组

     ●  进入尖端实验室

     ●  参与各国政府与跨国企业赞助科研项目

     ●  科研杂志论文发表机会

     ●  推荐信

选拔流程

1.提交报名表

2.科研组择优面试

3.面试通过后，发送录取确认书

4.协调机票、接机、住宿

5.赴美开始科研

6.丰富CV、PS履历；获得科研证书，表现优异者可获导师推荐信助力申请

科研周期

每期时间长度为3—4周；

（针对假期不足4周的同学，可采取实地 远程相结合的方式，确保科研收获，如果科研时期还未获得美国签证的同学，也可采取直接远程的方式进行学术科研）

具体情况根据学生面试情况由美方进行调整；

报名后协调安排面试，面试前辅导学生阅读1篇专业论文；

2019 「圣诞 / 寒假」名校科研招募中

更多名校科研介绍