44课时/7周

　　高中生&大学生

　　计算机工程、数据科学、运筹学、机器学习等专业，以及对物流、零售、供应链、金融、交通、电力能源和制造等

　　”海外科研小班-数据处理与数据科学“非线性规划是求解目标函数 或约束条件中一个或几个非线性函数化问题的方法，是运筹学的一个重要分支。非线性规划在经营管理、供应链、数据科学、金融投资 组合分配等方面有广泛的应用，为设计提供强有力的工具。具体应用场景包括：如何在现有人力、物力、 财力条件下合理安排产品生产，以取得的利润;如何设计某种产品，在满足规格、性能要求的前提下，达到的成本等等。可以说，运筹优化是人工智能的基石，人工智能机器学习又为优化算法的提升提供了机会。两者的结合是大数据时代下的必然产物。 项目将结合运筹优化与Python机器学习，在来自世界名校卡耐基梅隆大学的的指导下，帮助学生装备前沿理论，运用Python探索非线性规划技术，解决抽象现实问题。

　　学生将在项目中学习无约束优化、 约束优化、原始方法、对偶等优化知识，同时运用Python解决现实案例。学生将在项目结束时，自选问题，运用Python完成设定问题解决方案，提交项目报告，进行成果展示。

　　Jovan Ilic

　　Jovan Ilic导师现任卡耐基梅隆大学电子与计算机工程学院，拥有田纳西大学电子与计算机工程博士和硕士学位。 Jovan Ilic导师的研究兴趣为数字仿真、离散时间滤波器、人工智能、神经网络等，在IEEE期刊发表论文多篇。

　　1. 研究报告

　　2. 主导师推荐信

　　3. EI/CPCI/Scopus索引国际会议摘要收录与发表(可用于申请)

　　4. 结业证书

　　5. 学术评估报告及成绩单