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海外在线课程不让上了?

美国当地时间7月6日,美国移民与海关执法局(ICE)最新发布了一份公告,2020年秋季学期,国际留学生(F-1或者M-1签证持有者)需要至少上一门线下面授课程,若留学生所在学校秋季学期的所有课程都在线进行,那么留学生必须离开美国,或转学至一所有线下课程的学校,否则将面临被驱逐出境的危险!

政策详情

免责声明,政策解读文档根据相关内容分析,仅限于参考,不对阅读者行为指导。

1. 秋季100%网课的F-1和M-1学生

完全网课形式的学生:国内的学生不发签证,不让进美国;目前在美国的学生,必须离境!!!除非你转学到有线下课程的学校,否则就可能会被遣返。

2. 网课和面授课程混合的学生

F-1学生,如果秋季选的课是网面混合,那学生可以选超过一门,或超过3个学时的网课。

这些学校必须给sevp提交i-20表格,以证明课程并非完全网上授课。

读语言培训学校和职业学位的M-1学生不允许参加任何网课。

3.先线下,后来转了线上的学生 

如果学生秋季开学本来是面授课程,上到一半学校改成了网课,或者学生自己改选成了100%网课,那学校需要在变更的10天内更新他们的sevis系统;

在美国境内的非移民学生不允许全部上网课;

由于美国冠状病毒大流行局势迟迟没有得到全面控制的迹象,并且最近日感染人数还反而有加重,这导致全美各大学不少开始做出秋季过渡到在线课程的决定。这其中包括哈佛大学,已经决定秋季学期由在线课程提供指导。即使留在校园的学生,也一律采取上网课,而不会有面对面的课堂授课。这次的政策,会波及到包括哈佛大学的国际学生在内的许多人,迫使他们不得不离开美国。

若是下学期学校在疫情中为求稳,开设线上网络课程,那国际留学生则必须回国。

根据最近的一些政策来看,线上课程还是不可或缺的一种方式,含金量足足,现在很多世界名校也是对于在国内想要出国学习的同学提供了很多机会,我们如何用最低的成本选择到性价比超高的项目。现在海外的学生也都是以在线课程的方式进行上课,上课的内容和教学质量是和线下完全一致的,所以说它的含金量是非常高的,同学们对于这一点大可不必担心。

今天就给大家介绍一个牛津大学人工智能深度学习在线项目。让同学们可以足不出户就体验到原汁原味的世界名校课程。

项目背景

人工智能是国家战略,已经逐步渗透到各行各业。在这个国家战略指引下,提前具备人工智能的思路、意识和技术的。人才的就业面将非常宽广。各行业与人工智能形成合力是已经可看见的趋势。特别5G的商用和普及,相关知识是每个人必备的素质和技能。缺口大,人才培养和行业发展同步。目前如BAT、华为等为首的巨头,以及大疆、商汤等一系列新兴独角兽企业,对于人工智能人才的需求都非常巨大。目前在全国双一流高校都开始加大政策支持力度对人工智能的支持,清华大学人工智能研究院的成立,再次让全球顶尖高校目光聚集于此专业。这个专业对我们的重要性在于人工智能是现在现代社会的发展趋势,现在是大数据的时代,掀起来一波科技革命和产业革命的热潮,这对人们的生活方式产生了巨大的影响,智能产品的使用也变得广泛。大学生是研发人工智能的主力军。很多方面都应用上了人工智能,例如智能经济,智能交通,或者智能建筑,机器人的开发更是离不开人工智能。现在非常缺少人工智能方面的人才,所以广大高校开设人工智能是有必要的。第一,能够推动人工智能的发展,第二也培育出了一批人工智能方面的人才。无论你就读的专业,都需要人工智能的辅助和学习。

牛津大学

牛津大学位于英国牛津市,是英语世界中最古老的大学, 距今已有900多年历史,也是世界上现存第二古老的高等教育机构。牛津大学于2017-2019年连续三年在泰晤士高等教育世界大学排名中位列世界第一。自创校以来,牛津大学培养了一大批引领时代的科学家、文学家,包括69位诺贝尔奖得主、3位菲尔兹奖得主以及6位图灵奖得主,为人类文明的发展进步做出了卓越的贡献。牛津大学在计算机、数学、物理、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力,被公认为是当今世界最顶尖的高等教育机构之一。

项目优势

1.顶尖名校和专业:牛津大学泰晤士世界排名第3, QS排名全球第6;牛津大学的计算机科学与信息系统专业在QS世界排名第7,数学专业排名世界第4;

2.核心专业:参与者掌握和接触世界最前沿人工智能专业知识;

3. 证书:参加者能够获得奖学金证书和项目证书;

4. 顶尖资源:牛津在校教师亲自授课;

5. 获得牛津大学官方结业证书和牛津大学奖学金、并且有机会获得教授推荐信;

6. 省去赴海外的住宿、签证、机票等高额海外花销;

7. 提前适应海外先进的在线教学方式和享受学校内部虚拟学习环境;

8. 课程为实时远程教学,和世界知名计算机领域教授面对面沟通和讨论;

9. 学习时间灵活,安排在学生们的课外时间,不耽误本校课程学习;

10. 为后续海外深造和国内外就业提供巨大助力支持

课程概览

此课程将通过学习概率论基础,包括介绍概率分布的各种性质和代表、以及其实质应用让学生理解深度学习中的贝叶斯网络基础,继而通过解决最大似然估计,并于贝叶斯推论进行比较,帮助学生对决策论和其分类拥有一个更为深入的理解,最后通过贝叶斯深度学习模型,让学生对金融数据有一定的建构和理解能力,以及在不同场景下通过金融数据的分析进行前景预测的知识和能力。

课程1:概率论基础
Topic 1: Foundations of Probabilities
课程2:连续变量的概率分布
Topic2:Probability of continuous variables
课程3:高斯分布
Topic3:the Gaussian distribution: the best distribution
课程4:最大似然估计
Topic 4:Maximum likelihood estimation
课程5:最大后验概率估计
Topic 5:Maximum a posteriori estimation
课程6:高斯过程
Topic 6:Gaussian processes
课程7:决策论与分类
Topic 7:Decision theory and classification
课程8:贝叶斯深度学习模型在不确定情境下的金融分析预测
Topic 8:Deep learning Bayes Model for the prediction of financial forecasts in uncertainty
课程9:贝叶斯深度学习用来创建金融数据模型
Topic 9: Bayes deep learning to create images for financial data

 

项目信息

课程形式:
共30小时Zoom直播+录播视频,采取课程讲解,面对面辅导相结合,帮助解决作业和课程中难解之处。学生每周5-10小时independent study

课程时间:

2020年寒假举办,具体时间,会提前告知。

申请条件:
1. 在校本科生、研究生
2. 英语:四级500,托福79,雅思6.0。(未达到以上要求可申请面试)
 
项目费用:
9800元(包括学费、申请、学杂费等费用)
 
申请截止日期:

2020年11月30号