2026 暑期科研计划|AI、强化学习与推荐系统专题汇总
近年来，计算机科学与人工智能技术正以惊人的速度，全方位重塑我们的日常生活。如今，智能安防系统借助人脸识别技术，守护着社区安全；智能交通系统运用强化学习算法优化信号灯控制，缓解交通拥堵；还有个性化的教育辅导机器人，依据机器学习分析学生的学习情况，提供专属学习方案。
在这场技术革新的浪潮中，对于 26fall、27fall 有留学计划，或是正在留学想继续海外升学，目标专业是计算机科学、人工智能等相关领域的同学而言，拥有前沿领域的科研经历与学术产出，对留学申请都是十分有帮助的~
相关项目推荐
适合人群：
人工智能、计算机科学、数据科学、数据处理、统计学、机器学习、深度学习
——随机过程、强化学习前沿 AI 算法在 TikTok 智能推荐内容等推荐系统中的应用
项目导师
Osman | 卡内基梅隆大学终身正教授
2020 年 IBM 学术成就奖获得者、IEEE 高级成员；
多次获得美国国家科学基金 NSF 资助研究。
项目内容
多臂老虎机问题的基础介绍 Introduction to Multi-armed Bandits
随机多臂老虎机模型 Stochastic Multi-armed Bandits
上置信界（UCB）算法 The Upper Confidence Bound (UCB) Algorithm
贝叶斯强盗策略与汤普森采样算法 Bayesian Bandits and Thompson Sampling (TS)
算法应用于实施，算法性能分析 Algorithm implementation, performance analysis
多臂老虎机算法在推荐系统中的应用 Applications of Bandits in Recommendation Systems
* 7 周在线小组科研学习 +5 周不限时论文指导学习
——分布式优化算法在训练以计算机视觉为例的深度学习神经网络等系统中的应用研究
项目导师
Soummya | 卡内基梅隆大学 正教授
CMU 院长早期职业奖、美国自动控制学会理论类最佳论文奖得主
电气与电子工程师协会会士 (IEEEFellow)，地位等同于中科院院士
项目内容
网络信息处理和机器学习 Network information processing and Machine Learning
网络化去中心化随机优化设置 Network decentralized stochastic optimization Settings
基于共识和扩散的网络学习算法 Network learning algorithm based on consensus and diffusion
联邦学习：基本算法 Federated Learning: Basic Algorithms
用于构建分布式机器学习应用程序的前沿工具和平台 State-of-the-art tools and platforms for building distributed ML applications
去中心化在线参数估计与统计保证 decentralized online parameter estimation and associated statistical guarantees
高效通信设计及抵御网络和数据恶意攻击 Efficient communication design and tolerance of malicious network and data attacks
* 7 周在线小组科研学习 +5 周不限时论文指导学习
——需求分析->数据抓取与清洗->数据处理与结果呈现->原型展示
项目导师
Mark | 现任麻省理工学院终身正教授
NSFAI 人工智能和基础相互作用研究所 (IAIFI) 研究员
领域 Top1% 学者，论文引用量超 51000 次
Hubble Fellow, Alfred P. Sloan Fellowship, Buechalter Cosmology Prize
项目内容
Python 编程与数据可视化：Python 中的基础语法与逻辑 Data Visualization with Python：Introduction to Python Programming
Python 编程与数据可视化：Pandas、Matplotlib 等常用包 Data Visualization with Python：Pandas, Matplotlib,Foliom and other visualization frameworks
机器学习与数据分析：Machine Learning in Python
网络爬虫、数据抓取及存储技术 Data retrieval and storage techniques
* 7 周在线小组科研学习 +5 周不限时论文指导学习
——算法的数学原理及其在 ECE 电子信息工程等领域中的应用
项目导师
Aleks | 牛津大学 终身教授
牛津大学量子小组联合负责人 Quantomatic 首席开发人员
多次受邀在 IEEE 国际量子计算与工程会议、IEEE 计算机科学逻辑研讨会发表演讲
项目内容
线性方程 Linear Equations
向量和几何 Vectors and Geometry
基变换与矩阵对角化 Bases and Diagonalisation
位数 Linear Algebra with Bits
数据压缩与数字信号纠错 Data Compression and Digital Error Correction
* 6 周在线小组科研学习 +5 周不限时论文指导学习
—— 捕捉、表示并与世界的瞬间互动，基于计算机图形学、人工智能计算机视觉与光学成像技术的数字图形图像处理方法研究
项目导师
Ioannis | 卡内基梅隆大学
导师在 CVPR,ICCV 等顶会上发表百篇论文并荣获最佳论文
导师曾获 2020 年 Sloan Research Fellowship 奖项
项目内容
Photographic Image Processing 摄影图像处理
High dynamic range photography 高动态范围摄影
Tonemapping 色调映射
Exposure controls, Saturation 曝光控制，饱和度
Bilateral and edge aware filtering 双边和边缘感知滤波
Lightfields and depth from focus 光场和对焦深度
Focus and Defocus 聚焦和散焦
* 6 周在线小组科研学习 +5 周不限时论文指导学习
学术提升：CS 和数据科学的前沿知识和研究方法
科研经验：宝贵研究经验，为未来的学术发展打基础
推荐信：优秀学员获主导师 Reference Letter
技能：锻炼编程、数据分析等专业解决实际问题能力
EI/CPCI 等同等级别索引国际会议全文投递与发表指导
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