星野凉宇学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，修读过算法与数据结构并能熟练使用如随机森林等经典机器学习算法。

　　项目将首先回顾包含分类与回归的传统机器学习算法及初步神经网络，而后教授将会介绍用于优化神经网络的数学原理及代码技术。

　　在确保学生具备扎实的理论及编程基础后，项目将进入到关于卷积神经网络原理、架构、优化及应用的核心阶段，学生将根据自身兴趣选择个性化研究课题进行深入研究，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。

　　Pavlos教授现任哈佛大学应用计算科学研究所（IACS）项目主任，负责把控计算机科学、工程与数据科学专业的研究生培养方案与课程体系，教授数据科学核心课程。

　　曾担任国家可扩展集群项目（NSCP）的副主任，这是在网格模型上进行大规模分布式计算的最初尝试之一。同时，在哈佛 - 史密松天体物理中心担任过研究员，并担任由哈佛大学创新计算项目启动的“时间序列中心”的子项目的高级科学家、项目负责人。

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