物理科学中的机器学习与大数据研究型硕士

本课程包含核心模块、可选模块和一个研究项目。学生需修读所有核心模块，包括“实验物理中的统计方法”，重点学习大规模数据分析的统计建模与推断；以及“应用机器学习”，通过Python进行大数据分析的实践训练。此外，学生需从物理学系提供的广泛选项中至少选择两个可选模块，例如：大数据加速处理、高级粒子物理、计算物理、激光技术、等离激元与超材料、空间物理等。课程的核心部分为一项深入的研究项目，学生将加入研究团队（可能与产业界合作），开展原创性研究，主题可涵盖低质量暗物质探测、X射线脉冲优化、基于统计机器学习的量子控制、教育数据挖掘与机器学习、用于空间天气预报的可解释性机器学习等。研究成果通过书面报告及海报或口头答辩形式评估。该项目旨在培养学生的分析能力、自主管理能力，并为攻读博士学位打下基础。