北京大学信息学院2018年外教暑期课






选课说明

(1) 本科生、研究生一起上课，都是2学分

(2) 校内本科生4月16日9:00am-5月21日10:00am选课（用校内门户统一账号）http://elective.pku.edu.cn/

(3) 研究生5月25日9:00am-6月28日5:00pm注册和选课http://summer.pku.edu.cn/

(4) For international students, the website for the Frontier Computing Courses at Peking University Summer School: http://pkuiss.wiiyun.com/web/index.php. The login and course selection entrance: https://pku.17gz.org/member/login.do

(5) 每门课总课时32小时，教师会根据开课周数调整每天上课时间。具体开课细节第一次课听主持教师的安排。

(6) 东亚研究型大学协会（AEARU）学生每人可以免费选修其中两门课。AEARU成员包括：中国的香港科技大学、台湾大学、清华大学（新竹）、北京大学、清华大学（北京）、复旦大学、南京大学和中国科学技术大学，日本的东京大学、京都大学、大阪大学、东北大学、东京工业大学、筑波大学，韩国的首尔国立大学、韩国科学技术院（KAIST）、浦项工业大学、延世大学。除北大外的东亚研究型大学协会学生发邮件咨询summerschool@pku.edu.cn ，索要内部报名表(下载)。

北京大学上课时间：

  • 第一节08:00—08:50
  • 第二节09:00—09:50
  • 第三节10:10—11:00
  • 第四节11:10—12:00
  • 第五节13:00—13:50
  • 第六节14:00—14:50
  • 第七节15:10—16:00
  • 第八节16:10—17:00

课程简介及相关信息

  1. Computational Social Science (计算社会科学)

    2. 简介：数据科学学科，如计算机科学、数学、统计学、电气工程生物医药等学科中都对个人行为和聚集的社会行为有研究兴趣，而本课程主要介绍的就是体现的在数据科学学科当中的计算社会科学。

    主讲人：祝建华，香港城市大学教授，http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/jzhu/

    负责人：陈薇副研究员，pekingchenwei@pku.edu.cn

    开课日期：7月2日-10日上午

    课程号：04833590

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  2. Probabilistic Models for Structured Data (结构化数据的概率模型)

    3. 简介：本课程主要介绍结构化数据的概率模型，包含网络数据的建模、推断，以及学习当前技术水平下已有的概率模型。

    主讲人：孙怡舟，美国加州大学洛杉矶分校助理教授，http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/

    负责人：曹永知教授，caoyz@pku.edu.cn

    开课日期：7月2日-13日上午

    课程号：04833600

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  3. Machine Learning in Computer Vision (计算机视觉中的机器学习)

    4. 简介：由于深度网络的采用，从2012年起，机器学习发生了巨大的变化。本课程主要从图像识别、人像探测、光流估计等方面对2012年前后机器学习的技术进行了对比。

    主讲人：Carlo TOMASI，美国杜克大学教授，https://users.cs.duke.edu/~tomasi/

    负责人：蒋婷婷副教授，ttjiang@pku.edu.cn

    开课日期：7月2日-15日上午

    课程号：04833580

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  4. Deep Learning (深度学习)

    5. 主讲人：唐建，加拿大蒙特利尔大学助理教授，https://sites.google.com/site/pkujiantang/

    简介：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。本课程首先介绍深度学习的发展现状、理论和基本方法；在此基础上，介绍深度学习在推荐系统、医疗、网络表示学习和自然语言理解等方面的应用。

    负责人：张铭教授，mzhang@net.pku.edu.cn

    开课日期：7月3日-8日下午

    课程号：04833630

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  5. Foundations of Big Data Systems (大数据系统基础)

    6. 简介：本课程主要讲授大数据系统基本成分和挑战，以及解决他们的方法。

    主讲人：Tamer OZSU，加拿大滑铁卢大学教授，https://cs.uwaterloo.ca/~tozsu/

    负责人：邹磊副教授，zoulei@pku.edu.cn

    开课日期：7月9日-15日上午

    课程号：04833660

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  6. Biometrics (生物特征识别)

    7. 简介：本课程主要介绍生物计量学的计算知识和方法，以及基本的生物计量学系统。

    主讲人：张大鹏，香港理工大学教授，http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csdzhang/

    负责人：李文新教授，lwx@pku.edu.cn

    开课日期：7月9日-22日下午

    课程号：04831950

    备注：接受国内其他高校学生选课

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  7. Health Informatics —— Big Data Approach (健康信息学——大数据方法)

    8. 简介：健康信息学是信息技术和健康的交叉学科，本课程主要聚焦通过收集、整理和管理健康信息，提高疾病诊断效果，提高疾病治疗的效率的想法和技术手段。

    主讲人：张彦春，澳大利亚维多利亚大学教授，https://www.vu.edu.au/contact-us/yanchun-zhang

    负责人：张铭教授，mzhang@net.pku.edu.cn

    开课日期：7月14日-20日下午

    课程号：04833140

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  8. Compact Data Structures for Big Data (紧凑数据结构与大数据)

    9. 简介：本课程主要覆盖了掌握大数据，尤其是在高速网络时代所采用的紧凑数据结构、算法、概率设计法以及统计工具，对提升网站效果有重要作用。

    主讲人：陈世刚，美国佛罗里达大学教授，https://www.cise.ufl.edu/~sgchen/

    负责人：杨仝助理研究员，yang.tong@pku.edu.cn

    开课日期：7月15日-22日上午

    课程号：04833350

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  9. Economics and Computation (经济与计算)

    10. 简介：本课程是经济学、计算机科学和人工智能的多学科交叉领域的课程，集中了该领域解决问题的原理和方法论。

    主讲人：夏立荣，美国伦斯勒理工学院(RPI)助理教授，http://www.cs.rpi.edu/~xial/

    负责人：曹永知教授，caoyz@pku.edu.cn

    开课日期：7月16日-25日上午

    课程号：04833550

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  10. Becoming a Medtech Entrepreneur -- What is Biodesign? (生物医学技术创新与创业)

    11. 简介：本课程主要介绍斯坦福大学仿生设计的进展成就，这被看做是医药方向的革新。这门课程主要对医药科技企业进行了总体的介绍，阐明了医药保健技术革新道路上的挑战。

    主讲人：Robert Chang，美国斯坦福大学副教授，https://profiles.stanford.edu/robert-chang

    负责人：陈毅松副教授，chenys@graphics.pku.edu.cn

    开课日期：7月16日-27日下午

    课程号：04833650

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  11. Design Informatics (设计信息学)

    12. 简介：设计信息学是利用数据来设计更好的产品、服务和技术的学科，我们需要设计思想，因为这种思想适用于那些没有标准解决方法的现实问题。

    主讲人：Maria Wolters，英国爱丁堡大学副教授，http://mariawolters.net/

    负责人：郭耀教授，yaoguo@pku.edu.cn

    开课日期：7月16日-27日上午

    课程号：04833620

    备注：接受国内其他高校学生选课

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  12. Machine Learning for Time Series Analysis – Statistical Models and Deep Learning (机器学习与时间序列分析)

    13. 简介：本课程主要介绍各种科学学科，如计算机科学，统计学，经济学，金融，电气工程等学科的机器学习模型，包括统计模型和深度学习。

    主讲人：刘燕，美国南加州大学副教授，http://www-bcf.usc.edu/~liu32/

    负责人：王亦洲教授，yizhou.wang@pku.edu.cn

    开课日期：7月23日-28日上下午

    课程号：04833610

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  13. Advanced Topics in Foundations of Databases (数据库理论中的高级课题)

    14. 简介：这门课程关于大数据的理论基础。本门课程提供学生关于查询和管理大数据的相关研究领域，启发他们从事大数据理论的研究工作。这门课程覆盖大数据中的3个V（Volume，Variety和Vearacity）中的基础问题。

    主讲人：Leonid LIBKIN，爱丁堡大学英国皇家院士，http://homepages.inf.ed.ac.uk/libkin/

    负责人：邹磊副教授，zoulei@pku.edu.cn

    开课日期：7月23日-31日上午

    课程号：04833290

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  14. Computation, Economics and Data Science (计算、经济学和数据科学)

    15. 简介：本课程主要讲授算法、博弈论、经济学的相关问题，例如博弈论基础及其与二元论和线上学习的关系等等。

    主讲人：蔡洋，加拿大麦克吉尔大学助理教授，http://cs.mcgill.ca/~cai/

    负责人：王亦洲教授，yizhou.wang@pku.edu.cn

    开课日期：7月23日-8月3日下午

    课程号：04833540

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  15. Computer Ethics (计算机伦理学)

    16. 简介：计算机伦理学是计算机相关学科领域当中极为重要的话题，包含计算机技术发展应用过程中的伦理和社会问题。本课程覆盖了计算机伦理学的主要问题，例如隐私、对复杂系统的依赖性以及应用程序开发者的责任等等。

    主讲人：Stephen COOPER，美国内布拉斯加林肯大学副教授，https://directory.unl.edu/people/scooper22

    负责人：陆俊林副研究员，ljl@pku.edu.cn

    开课日期：7月23日-8月3日下午

    课程号：04833160

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  16. Fundamentals of Artificial Intelligence (人工智能)

    17. 简介：主要介绍了人工智能的理论和算法技术。

    主讲人：Vincent NG，美国德克萨斯大学达拉斯分校教授，http://www.hlt.utdallas.edu/~vince/

    负责人：李素健副教授，lisujian@pku.edu.cn

    开课日期：7月25日-8月5日上午

    课程号：04833570

    portrait

  17. Computational Game Theory (计算博弈理论)

    18. 简介：本课程主要探索计算对弈游戏理论领域，也就是利用计算机学习能力解决抽象的对弈游戏。

    主讲人：Dan Garcia，美国加洲大学伯克利分校教授，https://people.eecs.berkeley.edu/~ddgarcia/

    负责人：陈毅松副教授，chenys@graphics.pku.edu.cn

    开课日期：7月31日-8月10日上午

    课程号：04833640

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