課程詳情
課程詳情
項目介紹
INTRODUCTION
英國博睿計劃是新東方前途出國精心打造的遠程科研實習項目，致力于幫助未來申請英國碩士（授課型、研究型）、博士的學生，定制私人的遠程科研實習項目。針對學生的申請專業(yè)及個人職業(yè)規(guī)劃方向，選取行業(yè)領域及的海外院校導師資源，與學生進行1v1精品項目指導，讓學員能夠科研能力，并有機會獲得高品質項目研究報告及導師信，留學申請背景實力。
三大 助能
INTRODUCTION
適合人群
TARGETS
01
國內外在讀，即將申請英國研究型碩士、博士的學員
02
申請海外院校時需要提交研究計劃的學員
03
本科生及研究生，具備相關專業(yè)研究能力的學員
04
本科生及研究生，具備相關專業(yè)研究能力的學員缺乏實質性/含金量高的科研實習實踐經驗的學員
05
文書、簡歷等需要亮點和差異化，需要充實學術背景的學員
3V1導師團隊
MENTORING TEAM
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優(yōu)質學術導師
海外院校畢業(yè)
前沿課題研究指導
導師親自撰寫信
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導師助教
科研思路點撥
階段性總結復盤
24小時在線答疑
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職業(yè)規(guī)劃師
多年職業(yè)規(guī)劃經驗
跟進學員課程進度
協(xié)助學員與指導老師溝通
服務內容
SERVICE
STEP1 了解行業(yè)技能
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a)課程形式：錄播課程，有效期內反復觀看。
b)課程內容：幫助學生了解專業(yè)入門知識，熟悉行業(yè)專業(yè)概念，掌握行業(yè)發(fā)展趨勢。
c)課程時長：20+小時
d)課程：企業(yè)&海外院所導師親自講述，內容緊跟科技趨勢，走在專業(yè)前沿。
e)專業(yè)方向：生物化學，人工智能，電子電路，智慧醫(yī)療等。
STEP2 遠程科研實習指導
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a)課程形式：專業(yè)直播平臺，中英文遠程在線指導，導師一對一直播指導。
b)導師配置：
學術導師：講授前沿知識、研究方向、英國當地行業(yè)概況等內容。
導師助教：24小時在線答疑，每周幫助學生規(guī)劃下周學習安排、布置項目作業(yè)、進行周度反饋等。
職業(yè)規(guī)劃師：跟進學員課程進度、協(xié)助學員與指導老師溝通，指導導師成果質量。
c)指導方向：包括但不限于教育科技，經濟，電氣工程及自動化，人工智能，能源化工，機械制造，生物化學，金融工程，大數據，計算機等。（根據學員的不同學歷和能力背景，個性化定制項目的研究深度）
d)實習安排：
共4周，10課時，每課時40分鐘
課程完成后，學生將在老師的指導下完成相關Research Proposal
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課程安排示例
Schedule
| 時間 | 項目安排（示例） | 人工智能方向---項目內容（示例） |
| 周 | 人工智能導論 | 介紹人工智能發(fā)展歷史與新進展及發(fā)展趨勢，使學生建立起對于人工智能的總體認識，了解人工智能的現在及未來的應用方向。 |
| 第二周 | 機器學習算法 | 深入介紹講解機器學習主要算法，包括決策樹，貝葉斯分類，小二乘，邏輯回歸，支持向量機，集成方法，聚類算法，主成分分析等；同時使學生了解機器學習算法的應用場景。 |
| 第三周 | Python語言編程 | Python語言的教學及介紹，通過Python語言實踐深度學習及機器學習算法。 |
| 第四周 | 應用實踐 | 學生通過深度學習理論與應用，開發(fā)圖像識別、大數據分析、自動控制、 Unity開發(fā)等算法，通過實踐加深對于本課程的學習和理解，并形成專業(yè)研究報告。 |
| 時間 | 項目安排（示例） | 能源化工方向---項目內容（示例） |
| 周 | 環(huán)境化工技術導論 | 介紹能源開發(fā)利用發(fā)展歷史與新進展及發(fā)展趨勢；講解能源開發(fā)利用關鍵技術，包括傳統(tǒng)能源開發(fā)利用、綠色低碳清潔利用技術、余熱余壓回收利用技術等。使學生建立能源開發(fā)利用的總體認識。 |
| 第二周 | 污染物控制技術 | 深入了解新能源技術，包括儲能、燃料電池、太陽能、氫能、地熱能、海洋能、生物質能等技術。學習新能源技術研究方法與應用。 |
| 第三周 | 數據分析軟件在能源領域的應用 | 了解能源化工領域數據分析軟件的應用范圍和分析方法，并學會使用軟件進行數據分析。 |
| 第四周 | 應用實踐 | 學生通過學習能源開發(fā)利用理論與應用，開發(fā)數值分析模型，結合深度學習和數據分析等算法開展研究，通過實踐加深對于本課程的學習和理解，并形成專業(yè)研究報告。 |
| 時間 | 項目安排（示例） | 生物化學方向---項目內容（示例） |
| 周 | 環(huán)境化工技術導論 | 介紹環(huán)境、化工、能源之間關系及發(fā)展歷史與新進展及發(fā)展趨勢，使學生建立起對于環(huán)境化工領域的總體認識；深入介紹環(huán)境化工關鍵技術，包括工藝、設備、材料、資源利用等。 |
| 第二周 | 污染物控制技術 | 深入了解污染物控制關鍵技術，包括大氣污染、水污染、固體廢棄物、震動與噪聲污染等。學習污染物控制技術研究方法與應用。 |
| 第三周 | 大數據等前沿技術在環(huán)境化工領域的應用 | 了解大數據、人工智能等技術在環(huán)境化工領域中應用，包括大氣環(huán)境大數據、水資源大數據、數字工廠等；同時介紹SPSS軟件及Python語言在環(huán)境化工領域的應用。 |
| 第四周 | 應用實踐 | 學生通過學習環(huán)境化工及污染物控制理論與應用，開發(fā)模型，結合大數據、深度學習等算法開展研究，通過實踐加深對于本課程的學習和理解，并形成專業(yè)研究報告。 |
| 時間 | 項目安排（示例） | 機械制造方向---項目內容（示例） |
| 周 | 機械裝備制造導論 | 介紹機械裝備制造發(fā)展歷史與新進展及發(fā)展趨勢，使學生建立起對于機械裝備制造的總體認識；講解高端裝備制造關鍵技術，包括基礎工藝、基礎材料、基礎制造裝備研發(fā)和系統(tǒng)集成水平等。 |
| 第二周 | 高端裝備制造技術 | 深入了解高端裝備制造領域關鍵技術，包括新能源汽車、船舶及海洋工程裝備、航空航天、節(jié)能環(huán)保裝備、能源裝備等。學習高端裝備制造技術研究方法與應用。 |
| 第三周 | Python語言編程及數字化技術應用 | 了解先進制造技術，包括智能制造、機器人、數字樣機等，學習先進制造技術研究方法；介紹Python語言，通過Python編程實現數字化技術在先進制造領域中應用。 |
| 第四周 | 應用實踐 | 學生通過學習高端裝備及先進制造理論與應用，開發(fā)數字樣機模型，結合深度學習等算法開展研究，通過實踐加深對于本課程的學習和理解，并形成專業(yè)研究報告。 |
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