2018統計研習營

最新消息

2018/08/07 【Reinforcement Learning ＋討論課】投影片及程式已mail至信箱，請於8/8上課前下載。
2018/08/06 【Deep Learning＋討論課】講義，請於8/7上課前下載。
2018/08/06 【Ten tips for applying artificial intelligence in data science ＋討論課】講義，請於8/9上課前下載。
2018/07/31 【Dimension Reduction、Feature Mapping ＋討論課】講義，請於8/1上課前下載。
2018/07/30 【線性迴歸、線性分類＋討論課】新增Rdata資料，請於7/31前完成下載。
2018/07/30 【Kernel SVM ＋討論課】請於8/1上課前完成講義下載。
2018/07/30 【Soft Margin SVM】請於8/2上課前完成講義下載。
2018/07/28 【統計學與機器學習簡介＋討論課】請於7/31上課前完成講義下載。
2018/07/23 統計研習營課堂所需的數據有調整，請依7/23的mail說明辦理。
2018/07/19 統計研習營數據 & Python 軟體下載和教學已mail至學員信箱，請同學務必在研習課程開始前，完成程式下載安裝。
2018/07/19 【Reinforcement Learning＋討論課】請於8/8上課前完成軟體安裝、投影片下載及論文閱讀。
2018/07/01 【資料視覺化＋討論課】請於8/6上課前完成軟體安裝、講義下載及課前演練，本課程不提供紙本講義，有需求學員請自行下載列印。
2018/07/01 【Logistic Regression vs SVM】請於8/3上課前完成講義下載。
2018/07/01 【線性迴歸、線性分類】請於7/31上課前完成R軟體安裝，本課程不提供紙本講義，有需求學員請自行下載列印。
2018/07/01 開放申請截止。
2018/06/12 審查結果已 mail 至個人電子信箱，請正取學員務必於 6/17（日）前以 mail回覆回條，逾期視同放棄。
2018/06/01 開放申請截止。
2018/04/17 開放申請。

宗　　旨：提供在學學生學習統計相關知識及參與學術研究機會，培育統計領域人才。
研習時間：2018年7月30日（一）至8月10日（五）
研習地點：中央研究院 人文社會科學館 3F 第一會議室
申請資格：對統計科學有興趣之國內外大學部在學學生（含應屆畢業生）。
申請辦法：線上申請，即日起至2018年5月31日(日)止。
申請文件：
　1.在學證明（jpg或pdf）：學生證（正反面，含本學期註冊章）或其他可證明文件。
　2.歷年成績單（jpg或pdf）：含106學年度第一學期成績。
　3.推薦函1封：推薦人限大專院校教師或相關研究人員。

請推薦人於2018年5月31日前將推薦函逕寄承辦人賴姿秀小姐 school@stat.sinica.edu.tw
郵件主旨及推薦函檔名請設定為：統計研習營推薦函-申請人姓名
推薦函參考格式：[PDF] [DOC]
錄取結果：本所將依據申請人所備之書面資料，由所方組成之審核小組進行審查並決定錄取人員。本年度預計招收20名學員，6月底以e-mail個別通知審查結果，並於活動網頁公告相關資訊。
結業證書及研習費：
研習期間全勤且經評審成績優良之學員，將頒發結業證書及研習費。
住宿：
學員可申請於研習期間自費住宿（7/29晚~8/9晚，不含8/3、8/4兩個晚上），由本所代為安排本院學術活動中心雙人房為原則（1,700元/晚，平均每人負擔850元/晚）。
本院學術活動中心客房。
研習期間學員請自備筆電。
下載：簡章下載
聯絡人：賴姿秀小姐　聯絡電話：(02)2783-5611分機128　電子郵件：school@stat.sinica.edu.tw

各課程講師依中文姓氏筆畫排序
研習期間必須自備筆電
機器學習在過去幾年成為大學最熱門的課程之一。機器學習怎麼發展起來的？機器學習是個黑盒子嗎？機器學習和統計學的關聯為何？本課程將結合基本的統計學以及Support Vector Machine(SVM)為教學主要內容，來回答上述的問題。我們特別安排了許多討論的時段，提供學員表達與聆聽的機會，來學習問問題與回答問題的能力。我們也將提供幾組實驗數據，讓學員在第二週參與實做分析，並上台做報告。我們期待，藉著這兩週課程之後，學員在統計機器學習的理論及實做上，都得到扎實的訓練。

授課老師（依中文姓氏筆畫排序）
杜憶萍研究員（中央研究院統計科學研究所）
孫立憲助理教授（國立中央大學統計研究所）
張升懋副教授（國立成功大學統計學系）
張志浩助理教授（國立高雄大學統計學研究所）
陳君厚研究員（中央研究院統計科學研究所）
陳定立副研究員（中央研究院統計科學研究所）
陳素雲研究員（中央研究院統計科學研究所）
程毅豪研究員（中央研究院統計科學研究所）
楊振翔副研究員（中央研究院統計科學研究所）
蔡宗希副研究員（中央研究院統計科學研究所）
鄭順林副教授（國立成功大學統計學系）
薛慧敏教授（國立政治大學統計學系）
主持人（依中文姓氏筆畫排序）
姚怡慶研究員（中央研究院統計科學研究所）
黃冠華教授兼所長（國立交通大學統計學研究所）
謝文萍副教授（國立清華大學統計學研究所）
助教群（依中文姓氏筆畫排序）
王紹宣博士後研究人員（中央研究院統計科學研究所）
林思涵博士後研究人員（中央研究院統計科學研究所）
洪承郁碩士生（國立臺灣大學應用數學研究所）& 中研院統計所兼任助理
蕭奕碩士生（國立臺灣大學應用數學研究所）& 中研院統計所兼任助理
蕭卉倫研究助理（中央研究院統計科學研究所）
鍾思齊博士後研究人員（中央研究院統計科學研究所）

地點 : 中央研究院 人文館 3樓第一會議室
(研習期間請自備筆電)

時間	7/30(一)	7/31(二)	8/1(三)	8/2(四)	8/3(五)
08:30~08:50	報到
08:50~09:00	始業式
09:00~12:00	主持人：陳定立副研究員統計學與機器學習簡介＋討論課杜憶萍研究員	主持人：姚怡慶研究員線性迴歸、線性分類＋討論課鄭順林副教授 R-3.5.1	主持人：姚怡慶研究員 Dimension Reduction、Feature Mapping＋討論課杜憶萍研究員	主持人：謝文萍副教授 Unsupervised Learning ＋討論課陳定立副研究員	主持人：謝文萍副教授 Logistic Regression vs SVM ＋討論課程毅豪研究員
14:00~17:00	主持人：陳定立副研究員 Linear SVM＋討論課薛慧敏教授	主持人：杜憶萍研究員 Dual SVM＋討論課張升懋副教授	主持人：杜憶萍研究員 Kernel SVM ＋討論課孫立憲助理教授	主持人：陳定立副研究員 Soft Margin SVM ＋討論課張志浩助理教授	主持人：杜憶萍研究員 Projects Introduction+LIBSVM 謝文萍副教授&助教群
時間	8/6(一)	8/7(二)	8/8(三)	8/9(四)	8/10(五)
09:00~12:00	主持人：黃冠華教授兼所長資料視覺化＋討論課陳君厚研究員 Data Desk GAP(Win) GAP(Mac)	主持人：黃冠華教授兼所長 Deep Learning＋討論課陳素雲研究員	主持人：陳素雲研究員 Reinforcement Learning＋討論課蔡宗希副研究員	主持人：陳素雲研究員 Ten tips for applying artificial intelligence in data science＋討論課楊振翔副研究員	報告評析討論
14:00~17:00	Project Q & A 陳君厚研究員 & 助教群	黃冠華教授 & 助教群	Project Q & A 助教群	Project Q & A 助教群	報告評析討論
17:00-17:10					結業式