剑桥大学AlphaGo的算法原理：深度强化学习与图神经网络（GNN）研究线上论文科研

一、项目概况

该项目是由英国剑桥大学教授担任科研指导老师，项目为期12周，由剑桥大学教授进行线上指导，教授将根据中国学生特点设计课题，学术性与趣味性兼备，让学员在学术框架下，充分发挥想象力和创造力，从开题、文献检索、科研报告撰写、修改等多个环节进行学习，实现理论与实践的融会贯通。项目结束后将获得剑桥大学教授推荐信，并基础保证一篇国际EI/CPCI等会议文章（独立第一作者），高质量科研可发表SCI。为鼓励学生完成高质量科研论文，我们将为最终能够发表SCI的个人提供5000-10000元人民币的奖学金支持。

二、项目特色

【顶级名校】剑桥大学QS世界排名第3名，其教学质量与学术声誉享誉全球；

【师从名师】导师为剑桥大学终身教授，具有丰富的学术和科研经验。不出国门，即可在线跟随剑桥大学教授进行学术研究，建立科研思想，通过科研项目，培养批判性思维、分析和创造性思维、英文写作能力以及全球化视野；

【科研助教】助教将经过严格筛选，择优录取相关专业 Master/PhD，并通过系统化培训及考核后参与进入科研项目组。助教将协助学生进行课题知识的预习和复习，并为学员提供辅助性指导和技术支持。此外，助教将分享自身升学、海外学习、科研等经验，为学生提供学业规划和建议；

【论文辅导】论文辅导老师将在论文选题、论证、语言组织、排版、选会、投稿、录用、见刊、检索一系列环节上为学生提供指导，确保学术论文地道、专业、顺畅、高效地发表；

【科研成果】获得教授学术推荐信 （剑桥大学官方EDU邮箱），系统科学的指导和训练学生进行学术研究，基础保证一篇国际EI/CPCI等会议文章（独立第一作者）高质量科研可发表SCI；

【奖学金支持】为鼓励学生完成高质量科研论文，我们将为最终能够发表SCI的个人提供奖学金支持。具体奖学金标准为： SCI IF: 1.5-5.0 个人奖励5000元人民币；SCI IF: 5.0 以上个人奖励10000元人民币；

三、大学简介

剑桥大学建校于1209年，是世界范围内历史最为悠久的大学之一，英国Top2名校，G5名校之一。剑桥大学享有世界声誉，在英国社会和高等教育系统中具有极其重要的地位，同时具有广泛的世界性影响。许多青年学子都以到剑桥大学深造为理想。

• 2022年QS世界大学排名第3位；

• 2021泰晤士高等教育世界大学排名第6位；

• 2021U.S. News世界大学排名第9位；

• 2020软科世界大学学术排名第3位；

• 校友包括首位英国首相罗伯特·沃波尔及其他14位英国首相，艾萨克·牛顿、开尔文、麦克斯韦、玻尔、玻恩、狄拉克、奥本海默、霍金、达尔文、沃森、克里克、马尔萨斯、马歇尔、凯恩斯、图灵、怀尔斯、华罗庚等科学巨匠，约翰·弥尔顿、拜伦、丁尼生、培根、罗素、维特根斯坦等文哲大师；

四、项目详情

【项目时间】暑假7月-10月/寒假1月-4月（科研项目为期12周，具体时间待定）

【项目课时】53课时

【授课形式】直播课程

【课题简介】

近年来，人工智能数据科学技术不断突破与发展。卷积神经网络CNN开启了深度学习新篇章，推动计算机视觉落地自动化驾驶等诸多领域；循环神经网络RNN推动了自然语言处理，使得机器翻译、智能语音技术日趋成熟；深度学习之上，强化学习图神经网络GNN的崛起正在深度赋能数据挖掘，将成为企业场景拓展、数据整合、行业效率飞跃的关键。项目将聚焦强化学习，特别是图神经网络GNN这一构筑未来数字生态的核心数据科学技术。项目内容涉及强化学习核心理论和技能，具体包括遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程、优化控制、图神经网络（graph neural networks; GNN）、自动机器学习（Auto ML）等。学生通过项目了解如何开发基于强化学习的生产力软件，在结束时提交项目个性化研究课题报告，进行成果展示。个性化研究课题参考：

• 强化学习在博弈论中的应用：类alpha算法开发；

• 利用经验留存解决强化学习所需样本太多问题的可行性分析；

• 强化学习中的机器奖励设置方法迭代；

• 为强化学习过拟合的特定场景重新建模的自动过程研究；

• 具有精确尺度估计的动作-评价网络结构与强化学习优势函数；

【导师简介】

Pietro 剑桥大学终身正教授：Pietro导师现任剑桥大学计算机科学与技术终身正教授，持有欧洲学习和智能系统实验室（Ellis；欧洲大型跨国人工智能研究所，目前拥有千位全球顶尖计算机工程师、数学家和其他领域科学家，旨在重构欧洲人工智能前沿研究）席位、剑桥大学大数据研究指导委员会席位。Pietro导师的研究兴趣为人工智能图神经网络建模，在国际知名学术期刊发表论文多篇，曾荣获欧盟委员会未来与新兴技术（FET；迄今欧盟规模最大、资助力度最强的科研资助项目之一）会展三等奖。

【项目收获】

• 推荐信：获得剑桥大学教授的私人推荐信（剑桥大学EDU邮箱网推）

• 结业证书：获得项目结业证书；

• 成绩单：获得项目成绩单；

• 学术经历：开展长达12周的科研活动，为以后国内保研或申请海外名校增加科研成果；

• 科研成果：国际EI/CPCI等会议文章发表（独立第一作者）；高质量科研可发表SCI；

【奖学金计划】为鼓励学生完成高质量科研论文，我们将为最终能够发表SCI的个人提供奖学金支持。具体奖学金标准为： SCI IF: 1.5-5.0 个人奖励5000元人民币；SCI IF: 5.0 以上个人奖励10000元人民币；

五、项目申请

【申请条件】

1. 全日制在校本科生或研究生

2. 道德品质好，身心健康，能顺利完成学习任务

3. 适用于计算机科学/人工智能/数据科学/电子与计算机工程等专业或对该领域感兴趣的学生。学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，至少会使用一门编程语言实现神经网络

4. 具备良好的科研能力，具备良好的团队沟通与协调能力

5. 托福70 / 雅思6.0 / 四级500 / 六级450，并通过英文面试