姓名:…………………………………………………………………………………… 出生日期(日/月/年):………………………………………… 性别(男/女):…………………………………………………………………………………………………… 联系信息(包括电子邮件、电话、传真详细信息):…………………………………………………………………… 职位和所属机构:………………………………………… 学历(最高学位及主题/论文标题):……………………………………………… 研究兴趣(提及您在 SAR 遥感方面的出版物):…………………………………………… 证明您被选中参加培训计划的理由(说明您在 SAR 遥感数据处理方面的经验、使用的软件以及预期的未来应用)*(* 如有需要,请附上单独的纸张):……………………………………… 申请人签名和日期:……………………………………………系/院负责人推荐信(加盖印章):…………………………………………
为证明自己适合该职位,您希望提供的附加信息(除其他事项外,这些信息可以包括:(i)额外的学历、(ii)专业培训和(iii)超出职位空缺通告/广告规定的工作经验)(注意:如果空间不够,请附上单独的纸张)10. j 备注(候选人可以注明以下信息:(I)研究出版物和报告以及特别项目(ii)病房/奖学金/官方赞赏(iii)与专业团体/机构/协会的联系以及(iv)任何其他信息(注意:如果空间不够,请附上单独的纸张)
目录说明:本课程使用当代编程语言和工具介绍人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的数学和编程基础。因此,学生将熟悉广泛用于 AI 和 ML 项目和文献的数学方法(以及相关符号、软件包和库) 先决条件:研究生学历或讲师许可 课程具体目标:到课程结束时,学生将能够:了解机器学习的数学基础。展示解决机器学习问题的能力。识别统计和计算模型并将其应用于机器学习问题。分析特定机器学习模型的性能,并证明其用途和局限性。
资格:博士学位在电气工程中,具有良好的科学出版物和电源硬件体验。提交论文的候选人也可能适用。候选人在整个过程中都应具有良好的学术记录,相对于学历的百分比/成绩值将为毕业及以上的60%或同等学历,在第10和12位的55%或同等成绩。使用FPGA/DSP,动力工程模拟的专有技术以及建模以及功率硬件体验的专有技术,在电源转换器和驱动器中的经验,设计和控制。优选具有宽带间隙半导体设备的电力电子设备的经验。机器学习的基本知识将是一件好事。