一、项目简介
2022暑期前沿学科项目由美国各学科领域的顶尖高校的教授、博士研究员执教，在电子工程、计算机科学、生物医学工程、临床医学、金融与经济等领域为“双一流”高校学生提供前沿、深度和富有内涵的交流项目，提升学生的学术视野、科研能力和项目实践能力，助力学生后续深造。
项目采用在线直播形式，包括课程与答疑、实践项目tutorial指导、小组project实践和个人科研训练项目四大模块。学生可依据专业和兴趣申请一个项目，并完成对应的课程学习和实践项目任务。通过项目考核后，将获得由官方教学团队签发的项目学习证书和成绩报告。优秀项目成果可获论文发表的指导；优秀学生可申请教学团队的推荐信以及实验室研究助理、博士、博士后等机会。
有别于传统在线网课的单一模式，前沿学科项目提供了丰富的科研实践项目，学生在教学团队指导下完成个人项目、小组项目，教授们将对实践项目进行tutorial在线指导，疑难问题一对一指导。包括代码实现、分析软件和设计软件的实践运用等，将所学内容与前沿实践紧密结合，确保学以致用，全面提升实践能力和科研能力。
二、可选学科方向
学科方向 | 项目时间 | 项目费用 | 学时 | 适配专业建议 |
深度学习应用于计算机视觉（麻省理工） | 四周 | 9900元 | 48 | 计算机类、电子信息类、自动化类、机械类等 |
金融科技与商业分析（麻省理工） | 四周 | 9900元 | 48 | 工商管理类、金融学类、计算机类、经济学类 |
集成电路前瞻（麻省理工） | 2022.7.25-8.19 四周 | 9900元 | 48 | 电子信息类、计算机类 |
CRISPR基因编辑技术的应用（哈佛） | 2022.7.25-8.19 四周 | 11900元 | 48 | 化学、生物学、生物工程、医学类 |
三、各方向课程信息：
Ⅰ深度学习应用于计算机视觉Deep Learning in Computer Vision
深度学习的发展极大地推动了计算机视觉的进步，环境理解是计算机视觉的高级应用中的核心部分，其帮助计算机在实现图像语义分割实例分割、目标检测和目标跟踪等获得了更强大的支持。
项目围绕深度学习在计算机视觉的高级应用——环境理解展开，包括核心理论课程、前沿实践应用和小组案例实践等模块，让学生获取前沿的理论知识和行业动态，掌握丰富的计算机视觉应用实践模型和创新案例。
此方向共计48学时，课程大纲请参阅附件。100%为直播课程，所有直播课程均可观看录屏回放，录播课程和录屏均配备字幕。
Ⅱ金融科技与商业分析Fintech with Business Analytics
金融科技是指通过技术手段推动金融创新，形成对金融市场、机构及金融服务产生重大影响的业务模式、技术应用以及流程和产品。金融科技与商业分析的结合正在加速推动全球数字金融变革和创新，推动金融服务场景和传统商业模式飞速变化。项目包括核心理论课程、前沿实践应用和案例分析研究等模块，让学生获取前沿的理论知识和行业动态，掌握丰富的商业分析应用实践案例和金融科技的技术创新案例。
此方向共计48学时，课程大纲请参阅附件。100%为直播课程，所有直播课程均可观看录屏回放，录播课程和录屏均配备字幕。
Ⅲ集成电路前瞻Prospects for Integrated Circuits
集成电路是全球高新技术的产业核心，在未来十年，全球集成电路产业格局将发生深刻变革。基于新原理、新材料和新工艺的提升，我们将迎来更可靠、更低能耗、更智能的集成电路。本项目包括电路电子的经典理论、集成电路的设计方法与发展趋势、可编程光子集成电路设计技术的应用等，结合设计软件的操作实践项目，让学生了解集成电路的前瞻趋势，并具备使用专业软件完成集成电路设计的能力。
此方向共计48学时，课程大纲请参阅附件。100%为直播课程，所有直播课程均可观看录屏回放，录播课程和录屏均配备字幕。
ⅣCRISPR基因编辑技术的应用Using CRISPR for genome editing
CRISPR作为第三代基因编辑工具，是基因工程领域最具突破性的发现之一。相较于前两代基因编辑工具(TALEN和ZFN)，CRISPR具有操作高效便利、靶向精确、细胞毒性低等特点，其精准的基因编辑性能促进了医学、动植物学、农业等多方面的发展。基因编辑技术的应用由哈佛大学医学院生物基因工程核心实验室主任、哈佛大学医学院教授执教，包括核心理论课程、前沿实践应用和专题分享等模块，让学生获取前沿的理论知识和行业动态，掌握丰富的基因编辑技术应用实践案例。
此方向共计48学时，课程大纲请参阅附件。100%为直播课程，所有直播课程均可观看录屏回放，录播课程和录屏均配备字幕。
四、师资团队
各学科方向的教学团队分别来自麻省理工学院、哈佛大学等的教授、研究员、博士后等，他们都拥有丰富的教学经验和科研项目经历。此外，还将有中英双语助教全程指导学生的学习和答疑等。核心教授如下，具体各学科方向的教授信息请查阅附件。
Ø Prof. Suvrit Sra，他是麻省理工学院的教授，在麻省理工学院教授机器学习、深度学习的课程。他的研究领域是将优化、矩阵理论、微分几何和概率等数学主题与机器学习联系起来，包括探索机器学习和优化在材料科学、量子化学、合成生物学、医疗保健和其他数据驱动领域的新应用。
Ø Dr. Alexander Amini, 他是麻省理工学院人工智能研究所的研究员，是麻省理工学院教授深度学习、机器人课程的负责人。他的研究领域包括自动驾驶车辆端到端的控制、建立深度神经网络的置信度、人类机动性的数学建模以及构建复杂的惯性优化系统方面的研究。
Ø Prof. Hui Chen, 他是麻省理工学院斯隆管理学院的教授，经济金融系主任，在麻省理工学院教授金融学、商业分析的课程。他的研究重点是资产定价及其与企业融资的联系，分析不完全市场对创业融资和投资的影响，以及探索机器学习等分析工具与经济理论相结合的可能性。
Ø Prof. K. B, 他是麻省理工学院的教授，并领导该校的纳米芯片核心实验室。他在麻省理工学院教授电路电子、数字通信、纳米技术等课程。他目前的研究重点包括超导量子电路、光电探测器、高速超导电子和能源系统。
Ø Prof. Mandana Arbab，她是哈佛大学生物医学教授，也是哈佛大学-麻省理工博德研究所(Broad Institute)的研究科学家，她的主要研究领域包括精准调控CRISPR技术和CRISPR基因疗法方向，包括剪辑编辑器和Cas9蛋白进化。
Ø Prof. Richard Sheerwood , 他是哈佛大学生物医学工程教授，在哈佛大学教授干细胞、基因编辑技术应用的课程。他的研究领域包括如何结合转录因子来调节细胞类型特异性基因表达，并对其进行预测性理解。
此外，还将有中英文双语助教全程指导协助。
五、申请条件
1.吴健雄学院、未来技术学院在校本科生。结合项目难度和往届学生反馈，建议大二以上学生参加。
2.具备良好的英语听说能力；
3.需具备一定Python语言编程基础（无Python基础的同学将由助教指导在项目前完成Pre-learning）。
六、项目报名
报名学生需完成校内及项目方报名。特别注意：未完成校内报名的同学无法申请学分替换或申请校级资助，后果自行承担。
1、校内报名
登陆网上综合服务大厅ehall.seu.edu.cn，在“服务”页面搜索“本科生出国境交流学习管理系统”，找到项目“2022年院级线上交流项目（吴院-MIT/哈佛-暑期）”，并填写提交申请表（需要学分认定的同学必填“课程对应关系”）。
提交申请后及时告知学院教务老师、学院副书记、教学院长审核。
关于学分认定：需征求教学院长意见，在申请表中填写计划替换的课程(课程对应认定关系)，是否能够认定学分由所在学院审核决定。（联系方式见教务处主页—下载专区—学籍管理—各院（系）有关教务助理及教学院长联系方式）。
报名截止：2022年6月17日
2. 项目报名
学生在完成校内报名的同时，还需要通过项目官方网站进行报名。
项目网申：https://jinshuju.net/f/NuLo0Y
报名截止：2022年6月30日
七、项目咨询
吴健雄学院联系人：李老师52090997
项目方Cindy老师 (微信 tbstudy11 电话 18917342671)
更多信息详见附件：
2022暑期前沿学科项目.pdf
