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通知公告>我校与英国剑桥大学共建AI短期课程项目通知

我校与英国剑桥大学共建AI短期课程项目通知

35952021.08.27

    为同世界一流教学资源接轨,助力学科发展,华东理工大学将同英国剑桥大学合作,依托该校在计算机相关领域的优势资源,发挥导师辅导制的特色,引进《算法和数据结构》(针对2020级)及《神经网络和深度学习》(针对2019级)两门课程,由英方教师授课,中方教师配合的模式,为信息科学与工程学院相关专业学生搭建国际平台,顺利完成课程的学生可获得由英国BAC(The British Accreditation Council)认证的项目证书、剑桥大学教授签名的成绩报告,以及华理相应的课程学分。


一、开课时间

2021年秋季学期:

l  《算法与数据结构》3.5学分(针对2020级)

10.11-11.19(第6-11周)

周二16:00-18:00,周五16:00-18:00

l  《神经网络与深度学习》3学分(针对2019级)

具体可能会根据授课教授的时间微调:

11.15-12.24 (第11-16周)

周二19:00-21:00,周四19:00-21:00


二、申请条件

年级:2019级和2020级本科生

专业:信息学院本科生专业

成绩:GPA不低于3.0、大学英语四级不低于450分。


三、授课模式

    英方教师在线授课,中方助教全程配合授课、作业、答疑、project等环节。课程形式由五部分组成:

-课前学习(pre-learning):学生对相关研究主题进行大量的阅读准备,撰写读书笔记,形成自身批判性观点,以便更好地同教授交流。

-直播授课(live lecture)

-教授辅导课(Professor Supervision):为剑桥传统特色辅导课。教授会针对所授课内容,向学生布置problem sets,并在supervision中进行解答和辅导,按组进行。

-教授答疑课(Professor office hour):旨在为学生提供小组project的方向把关及进度协助,教授将针对学生关于小组项目提出的问题进行解答。

-小组作业:课程通过以学生组队的项目制方式完成教学目标,学生在参与supervision及office hour之前都需要小组进行workshop以确定小组选题、明确分工、确定研究目标及方法、提出方案构架,直至完成最终答辩(建议时间每周2小时)


四、评分及学分转换标准

    学院根据剑桥课程的难度和评分标准,制定了相应的学分转换标准:

    1. 此项目的《算法与数据结构》课程学分可以转换到2020级智能科学与技术专业、计算机科学与技术专业、信息工程专业、软件工程专业的《算法与数据结构》或《数据结构与算法》课程必修学分。信息学院其他专业可以转换成个性化任选课程学分;

           2. 此项目的《神经网络与深度学习》课程学分可以转换到2019级智能科学与技术专业的《神经网络与深度学习》课程必修学分。信息学院其他专业可以转换成个性化任选课程学分。


    项目学生评奖、评优以及保研时的成绩折算方法,以进一步体现公平性。



五、考试、重修、退出机制

    考核以小组项目展示的形式进行,学生以任何理由退出答辩均按0分计,不能获得相关证明及成绩单。

    学生完成英方注册且名单确认之后,原则上开课前1周不允许退出。如果有特殊情况应予以说明,经过剑桥方面审核后方可退出。

    该引进课程所获得的学分可认定为华东理工大学对应专业必修课或选修课学分。未通过考核的学生,可以重新修读2021-2022学年春季学期的中文班课程,通过考核后获得中文学分,无英方相关证书及成绩报告。评奖、评优以及保研计算成绩时,以初修成绩为准。


六、费用及奖学金

    每门课程学费为10,000元/生,由学生自行支付于剑桥大学(或其指定的单位)。顺利完成学业、取得完课证明的学生可根据2021年本科生国境外交流项目资助方案申请资助,资助类别为第四类“国际引进课程类”,资助金额8000元/生。


七、申请流程及时间节点

8月26-9月17日:学生在外事系统上完成报名 http://ws.ecust.edu.cn/apply/login

9月11-24日:学校完成审核、选拔、审批流程

9月25-30日:入选名单导入教务系统

10月11日:开课


咨询邮箱: icen@ecust.edu.cn

联系人:王老师,021-64252970

感兴趣的同学,也可以加入以下微信联络群,进群时也更改昵称为“XX级+专业+姓名”



具体课程大纲见附件,请自行下载:

/upload/file/20210827/20210827073038_4777.pdf

/upload/file/20210827/20210827073050_7247.pdf


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