学而教育是一家为申请美国而开设的新型教育咨询，学而这些精英顾问将组成团队，以上课、培训、辅导、咨询等多元化的形式，帮助学生申请。学而是一个理念、一种精神。“做牛的申请，交好的朋友”，让每一位学生都能做好、牛的自己。

申请策划：做牛的申请

我们不是中介，我们愿做同学们的“海外智囊团”。我们全力为你们提供精英式的培训和咨询，而不是做那些只触及皮毛的工作。我们身在美国，所以我们更知道美国人重视什么，懂得什么是申请的核心。

学习潜力

你还有发挥的空间吗？——我们要的是“潜力”！
你在课堂里学到什么？
你对哪个学科有特别的看法？
你理想的一节课应该怎么上？

课外活动

往往连你自己也想不到的兴趣爱好或一技之长，会得到美国人的青睐！
社团、音乐、文学、口才、旅行、体育、义工、探索、网络……

个人品质

美国崇尚多元文化的价值观，充分发掘你“平淡无奇”的闪光点吧！
你坚定、执着、独立、慷慨、谦虚、沉着、善于组织、敢于创新、有团队理念、富冒险精神

学而UniPlan

l 用尖的智慧，设计并精心修改申请文章、信和个人简历
l 以“过来人”眼光，发掘你的潜力和山岗点，助你以独特申请
l 利用在美国的资源，充分调查，替你富有策略地选择申请佳学校
l 和学生“一对一”，为你提供关于该学校录取、专业和生活等、个性化指点

学而Vantage

l —团队都出自美国尖，精英力量水准
l 美国—驻足美国，资源丰富，团队成员遍布美国
l 教授—耶鲁教授亲自指点迷津，提供资讯
l 学生—咨询顾问均亲身申请并获得美国录取

斯坦福 计算机类 科研

Stanford University CS/EE Research

学术方面，斯坦福的加州伯克利分校共同构成了美国西部的学术中心。

据相关统计，截止至2017年，共有64位斯坦福校友、教授或研究人员曾获得诺贝尔奖，位列第8；

20位曾获得图灵奖（计算机界高奖），位列第3 ；

另有7位斯坦福教授曾获得过菲尔兹奖（数学界高奖），位列第9 。

2016-17年，斯坦福在学术（ARWU）、QS中均位列第2；

在泰晤士高等教育、usnews中位列第3；

2017年，位列《泰晤士高等教育》声誉第3 。

面向对象：欲以申请美国常青藤计算机、电子工程、机械、统计、数学等相关专业的高中生为主；

科研主题：博弈论、人工智能、机器学习、机器人、计算机、大数据及应用、AlphaGo

软性背景：有一定的科研履历者；

科研导师：斯坦福计算机类专业导师；

科研地点：斯坦福科研组会议室；

科研起源：

在新的学术水平排行榜中，绝大部分都是美国的。由于美国与工商业、企业结合紧密，同时学校的教学资源、实验课题及实验设备都属于尖状态，从而成为众多留学生的梦想留学目的地。

目前中国学生申请赴美留学人数日益剧增，以往美国尖选择录取GPA学生，后来校方逐渐发现学生在学习中缺少创新和实操的能力，进而导致美国的下降。近些年，招生官对选择学生时更加看重的是自主创新、专业技能、思维创造才能等综合素质人才。对于计划入读美国的学生，实际的科研经验无疑可以竞争力，从而大大增加被录取的概率。

斯坦福高端科研项目，坚持为更多有梦想的学生提供机会和平台。

科研亮点

1. 进入美国实验室/科研组，接触科学

为未来赴美深造做准备；科研经历是美国申请的基石，级的科研项目是对学生有能力完成学业好的证明；

2. 师从导师开展实验项目

高层次的人脉和校友关系，与学生为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科院士、教授、博士、硕士，学生将体验到级学术们的思想和气质；

3. 获得导师信和科研；

对于学生可以获得导师的信，大大未来的留学申请；

4. 全天候专业英语环境，专业水平；

沟通和专业英语水平，专业知识和能力，用实践使学生的理论知识更加具体形象；

5. 高含金量收获未来留学深造及就业

    在导师指导下的科研过程将帮助学生明确自身发展方向，不断深化对于美国学界的了解与认同，帮助参与学生及家长明确未来的学校及专业申请方向；从而更好的明确留学的目的与意义，摆脱盲目，获得真知；

科研概述

Playing Games and Controlling Robots with Deep Reinforcement Learning

关键词：博弈论、人工智能、机器学习、机器人、计算机、大数据及应用、AlphaGo

Introduction

Reinforcement Learning (RL) is a research of methods that train an agent to maximize reward by interacting with the environment. By learning from experience and exploring the environment, the agent can learn about the dynamics of the environment and figure out best ways to accomplish tasks.

Deep Learning (DL) is a research of methods that take inspiration from signal processing in the brain. Through massively parallel computation with millions of neurons, the system can learn to accomplish complex tasks such as visual perception, audio understanding, natural language translation, and even reasoning.

In this project, we combine reinforcement learning and deep learning to train an agent that can interact with a complex environment. With deep learning, the agent can process complex visual input typically associated with a robotics or game environment, and with reinforcement learning, the agent can learn to accomplish goals based on its processing of the environment.

Example applications of combination of RL and DL include AlphaGo from Google Deepmind, and advanced robotics control from OpenAI and UC Berkeley.

Requirement

To accomplish the project, participants are expected to posses the following skills

Required:

1. Strong programming skills, familiar with at least one programming language.

2. Good math skills, familiar with algebra and probability.

Recommended:

1. Experience with using linux-based shell environments.

2. Basic knowledge of linear algebra.

3. Familiarity with python.

4. Basic knowledge of machine learning.

This project is advanced and challenging. If the student does not have enough prior experience to finish the project, he or she may participate in a simplied version of the project. i.e. reinforcement learning only or deep learning only, depending on the specific situation of the student.

选拔流程：

1. 提交报名表；

2. 科研组择优面试；

3. 面试通过后，发送录取确认书；

4. 协调机票、接机、住宿；

5. 赴美开始科研；

6. 获得导师信，科研，丰富的CV、PS履历；

科研收获

1.     科研完成时，学生将会了解生命科学类基本知识和新进展。

2.     挑战自身潜能，切身体会斯坦福尖科研环境，在严苛的训练下。

3.     极大拓宽视野，实地感受国内外科研区别。通过此次科研，参与学生将会对留学有个清晰的认识，并依此做出优的人生规划。

4.     学生将有机会与尖教授零距离交流套磁，了解斯坦福的内部申请信息。

科研时间：

时间：6月1日--9月1日，每期时间长度为3—4周；

具体情况根据学生面试情况由美方进行调整；

报名后安排校方面试，面试前辅导学生阅读1篇专业论文；

斯坦福校友：

赫伯特·克拉克·胡佛，美国第31任总统；

沃伦·迈纳·克里斯托弗，美国国务卿；

文顿·瑟夫，Google副总裁兼互联网顾问；

肯尼斯·阿罗，1972年诺贝尔经济学奖获得者；

保罗·伯格，1980年获诺贝尔化学奖获得者；

朱棣文，美籍华人，1997年诺贝尔物理学奖获得者，前美国能源部部长；

埃胡德·巴拉克，以色列总理，国防部长；

莱德，美国位女宇航员；

杨致远，雅虎创办人，曾任雅虎CEO，美籍华人；

费翔，美籍华人歌手；

谢尔盖·布林，Google创办人，俄裔美国人；

拉里·佩奇，Google创办人；

李泽钜，李嘉诚长子；

李泽楷，李嘉诚次子；

戴维·帕卡德，惠普（HP）创始人；

勒纳，思科（Cisco）创始人；

克瑞格·贝瑞特，英特尔CEO；

菲尔奈特，耐克创始人；

麦克·穆西纳，MLB球星，效力于纽约洋基队；

威廉·休利特，惠普公司创始人；

曾于容，中国台湾数学家，代数几何学家；

鸠山由纪夫，日本前首相；

麻生太郎，日本前首相；

玛丽莎·梅耶尔，原Google公司搜索产品和用户体验部门的副总裁；

金博文，中国数学家，2012年波利亚奖获得者；

理查德·谢尔曼，NFL球星，效力于西雅图海鹰队；

布莱恩·克比尔卡，2012年获诺贝尔化学奖获得者；

苏德霍夫，2013年诺贝尔奖生理学或医学奖获得者；

迈克·莱维特，2013年斯坦福生物学家获诺贝尔化学奖。

常见问题：

Q：美国科研项目到底是一个什么样的项目？

A：美国科研项目，是一个为期3-4周，学生利用寒假、暑假，在美国各大院校实验室或科研项目组，凭借自身专业知识和兴趣特长，完成教授或博士安排的量力而行的工作，并向教授或博士负责、汇报的实习项目。