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哈佛推出 AI in Medicine專業(yè)
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哈佛推出 AI in Medicine專業(yè)


哈佛推出 AI in Medicine專業(yè), 標(biāo)志著AI/計(jì)算機(jī)/數(shù)據(jù)科學(xué)和生命科學(xué)的結(jié)合趨勢(shì)不可阻擋。這個(gè)也意味著本科學(xué)生和研究生的專業(yè)選擇更多會(huì)進(jìn)入AI/生命科學(xué)的賽道。 


哈佛人工智能(AI)正在改變醫(yī)學(xué),并承諾醫(yī)學(xué)院推出醫(yī)學(xué)人工智能博士項(xiàng)目(AIM):培養(yǎng)下一代醫(yī)學(xué)與人工智能交叉領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者


人工智能(AI)正在改變醫(yī)學(xué),并承諾為醫(yī)療領(lǐng)域帶來(lái)革新。然而,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn),包括專業(yè)化趨勢(shì)、醫(yī)療保健成本上升、資源短缺和提供平等優(yōu)質(zhì)護(hù)理的難題。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),哈佛醫(yī)學(xué)院的生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)系(DBMI)管理著醫(yī)學(xué)人工智能博士項(xiàng)目(AIM),旨在培養(yǎng)下一代人工智能和醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。


AIM項(xiàng)目的目標(biāo)是培養(yǎng)優(yōu)秀的計(jì)算學(xué)生,利用大規(guī)模的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和尖端的人工智能方法,創(chuàng)造具有臨床影響力的研究和新技術(shù),從而改變?nèi)蜥t(yī)學(xué)領(lǐng)域,并提高健康結(jié)果的質(zhì)量和公平性。


該項(xiàng)目與波士頓地區(qū)的主要醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作,為學(xué)生提供實(shí)踐機(jī)會(huì),并與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者合作開(kāi)展研究項(xiàng)目。學(xué)生將接受來(lái)自DBMI的主要人工智能研究人員的指導(dǎo),他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)、生成語(yǔ)言模型和圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。


除了核心課程外,學(xué)生還將選擇至少4門(mén)選修課,可以在哈佛大學(xué)的其他學(xué)院和部門(mén)中選擇。學(xué)生還將在兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室輪換,并參加初步資格考試。


AIM項(xiàng)目還采用了共同指導(dǎo)模型,為學(xué)生的研究提供了方法和應(yīng)用臨床指導(dǎo)。學(xué)生將選擇一名技術(shù)導(dǎo)師和一名醫(yī)院臨床導(dǎo)師,以加強(qiáng)學(xué)術(shù)研究與實(shí)際應(yīng)用的聯(lián)系。


該項(xiàng)目將于2023年9月開(kāi)始接受申請(qǐng),對(duì)申請(qǐng)人的成就和潛力進(jìn)行全面評(píng)估。GRE分?jǐn)?shù)是強(qiáng)烈推薦的,但不是必需的。初步審查后,將邀請(qǐng)一部分申請(qǐng)人進(jìn)行面試。


通過(guò)AIM項(xiàng)目,哈佛醫(yī)學(xué)院的DBMI將培養(yǎng)出具有人工智能和醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域知識(shí)的領(lǐng)導(dǎo)者,推動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新,并為改善全球健康結(jié)果做出貢獻(xiàn)。


課程


AIM課程將臨床課程和經(jīng)驗(yàn)與應(yīng)用于醫(yī)學(xué)和醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)方法課程相結(jié)合。學(xué)生需要完成四門(mén)核心課程和臨床輪換:


醫(yī)學(xué)中的人工智能I(秋季)


醫(yī)學(xué)中的人工智能II(春季)


人類(lèi)病理學(xué)(秋季)


負(fù)責(zé)任的科學(xué)行為(秋季)


臨床醫(yī)學(xué)簡(jiǎn)介I(臨床經(jīng)驗(yàn))


臨床醫(yī)學(xué)簡(jiǎn)介II(臨床經(jīng)驗(yàn))


必修核心課程的基石是醫(yī)學(xué)I和II中的旗艦人工智能序列,由DBMI的主要人工智能研究人員教授,包括Isaac “Zak” Kohane、Arjun Manrai、Chirag Patel、Pranav Rajpurkar、Kun Hsing-Yu和Marinka Zitnik。這個(gè)序列將為學(xué)生提供創(chuàng)建人工智能的知識(shí),這些人工智能跨越計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生成語(yǔ)言模型和圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的最新模式,并結(jié)合各種數(shù)據(jù)類(lèi)型,以改善臨床決策和生物醫(yī)學(xué)研究。


除了核心課程外,學(xué)生還將與AIM教師顧問(wèn)協(xié)商,選擇至少4門(mén)選修課。選修課程可以在生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)系、HMS的其他地方或哈佛大學(xué)的其他學(xué)校(如哈佛大學(xué)T.H.)中選擇。除了麻省理工學(xué)院外,chan公共衛(wèi)生學(xué)院(HSPH)、工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(SEAS)或商學(xué)院(HBS)。


通過(guò)哈佛醫(yī)學(xué)院的醫(yī)學(xué)人工智能博士項(xiàng)目(AIM),學(xué)生將接受世界一流的教育和指導(dǎo),培養(yǎng)出在醫(yī)學(xué)和人工智能交叉領(lǐng)域具有領(lǐng)導(dǎo)力和創(chuàng)新能力的專業(yè)人士。該項(xiàng)目將為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)新的思維方式和技術(shù)應(yīng)用,為改善全球健康結(jié)果做出重要貢獻(xiàn)。AIM項(xiàng)目將在2023年9月開(kāi)始接受申請(qǐng),為有志于在醫(yī)學(xué)和人工智能領(lǐng)域取得突破的學(xué)生提供了一個(gè)難得的機(jī)會(huì)。


重磅推薦


你的學(xué)生在AI/生命科學(xué)的賽道上準(zhǔn)備好了,如果需要升學(xué)規(guī)劃,歡迎咨詢 Haddee Education。Haddee 早就為計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)和生物跨界專業(yè)感興趣的學(xué)生準(zhǔn)備了1對(duì)1 和小班的科研輔導(dǎo), 指導(dǎo)老師是藤校博士生,Ms. Gao. 


課程鏈接:https://m.haddee.com/courseDetailid=392&type=1


高中:生物科學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)研究導(dǎo)論


課程描述:


本課程的總體目標(biāo)是旨在為學(xué)生提供有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物科學(xué)、R編程和研究技能的方法和應(yīng)用的基本基礎(chǔ)。R編程可能聽(tīng)起來(lái)有挑戰(zhàn)性,但請(qǐng)不要擔(dān)心,我們將使其變得簡(jiǎn)單而有趣!


這是一門(mén)旨在培養(yǎng)學(xué)生最終能夠進(jìn)行自己研究的綜合性研究技能課程。


在10-20個(gè)小時(shí)內(nèi),我們將一起進(jìn)行研究課題的頭腦風(fēng)暴,涵蓋相關(guān)的生物科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),學(xué)習(xí)如何閱讀研究論文,并解釋如何解釋數(shù)據(jù)。學(xué)生們應(yīng)該在本課程結(jié)束時(shí)撰寫(xiě)一篇簡(jiǎn)短的研究論文。


課堂主題


第1課 相關(guān)的生物科學(xué)知識(shí)(1)


第2課 相關(guān)的生物科學(xué)知識(shí)(2)閱讀相關(guān)研究論文(1)


第3課 如何撰寫(xiě)研究論文的引言 閱讀相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)(1)


第4課 相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)(2) 閱讀相關(guān)研究論文(2)


第5課 相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)(3) 如何撰寫(xiě)研究論文的方法


第6課 R編程會(huì)話(1) 數(shù)據(jù)解釋(1)


第7課 R編程會(huì)話(2) 數(shù)據(jù)解釋(2)


第8課 R編程會(huì)話(3)數(shù)據(jù)解釋(3)如何撰寫(xiě)研究論文的結(jié)果


第9課  相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)(4)閱讀相關(guān)研究論文(3)


第10課 R編程會(huì)話(4)如何撰寫(xiě)討論部分



大學(xué):生物統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析原理,流行病學(xué)導(dǎo)論


本課程的總體目標(biāo)是旨在為學(xué)生提供生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、R編程和流行病學(xué)研究方法的方法和應(yīng)用的基本基礎(chǔ)。這是一個(gè)針對(duì)期望最終進(jìn)行自己的研究的學(xué)生的統(tǒng)計(jì)或定量方法綜合課程。在12周內(nèi),學(xué)生將在前8周每周上課2-4小時(shí),在最后4周的研究和編程課程中每周上課2-4小時(shí)。學(xué)生們應(yīng)該在本課程結(jié)束時(shí)撰寫(xiě)一篇簡(jiǎn)短的研究論文。


有用鏈接:


Haddee 名校學(xué)生的大學(xué)文書(shū):https://m.haddee.com/blog/detail?id=10071


在Haddee 實(shí)習(xí)怎么讓我進(jìn)了康奈爾:https://m.haddee.com/blog/detail?id=10067


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加州大學(xué)伯克利分校是本科校友創(chuàng)辦公司數(shù)量最多的大學(xué)

加州大學(xué)伯克利分校是本科校友創(chuàng)辦公司數(shù)量最多的大學(xué)


根據(jù)2023年P(guān)itchBook大學(xué)排名的數(shù)據(jù),加州大學(xué)伯克利分校在本科校友創(chuàng)辦的風(fēng)險(xiǎn)投資初創(chuàng)公司數(shù)量上位居榜首。伯克利的本科校友創(chuàng)辦的公司數(shù)量超過(guò)了世界上任何其他大學(xué)的本科校友創(chuàng)辦的公司數(shù)量。


伯克利的員工、教職員工和創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人在伯克利的Bakar BioEnginuity Hub創(chuàng)新中心。這個(gè)創(chuàng)新中心包括先進(jìn)的Bakar Labs孵化器,為來(lái)自伯克利和世界各地的創(chuàng)新初創(chuàng)公司提供實(shí)驗(yàn)室和辦公空間。


PitchBook是一家提供私募和公募股權(quán)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的公司,每年都會(huì)對(duì)全球最佳創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人的大學(xué)進(jìn)行排名。盡管PitchBook 2023年的數(shù)據(jù)顯示伯克利的本科校友創(chuàng)辦的公司最多,但其整體排名僅基于過(guò)去10年中獲得首輪風(fēng)險(xiǎn)投資公司的創(chuàng)始人數(shù)量,包括來(lái)自世界各地的私立和公立學(xué)校的學(xué)生和校友。


在今年的PitchBook整體排名中,伯克利連續(xù)第六年成為培養(yǎng)創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人最多的公立大學(xué)。伯克利在私立和公立學(xué)校中均排名第二,斯坦福大學(xué)排名第一。


今年的比賽結(jié)果非常接近,伯克利的創(chuàng)始人數(shù)量?jī)H比斯坦福少兩人。PitchBook提供的數(shù)據(jù)還顯示,伯克利和斯坦福的本科校友創(chuàng)辦的公司數(shù)量也非常接近,伯克利有1305家公司,比斯坦福多出了8家。去年的PitchBook數(shù)據(jù)顯示,伯克利比斯坦福少5家公司。


伯克利的首席創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)官員Rich Lyons表示,“在公司數(shù)量方面取得第一名并不令人意外。”他說(shuō):“在已經(jīng)強(qiáng)大的基礎(chǔ)上,伯克利為創(chuàng)始人提供的生態(tài)系統(tǒng)支持使優(yōu)質(zhì)公司的產(chǎn)生速度在過(guò)去20年里大大加快,我們預(yù)計(jì)未來(lái)幾年將繼續(xù)保持活力的增長(zhǎng)。”


伯克利的首席創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)官員Rich Lyons。


PitchBook整體排名的前五名還包括哈佛大學(xué)(1205名本科創(chuàng)始人)、賓夕法尼亞大學(xué)(1083名)、麻省理工學(xué)院(1079名)和康奈爾大學(xué)(856名)。


其他進(jìn)入前100名的加州大學(xué)校區(qū)包括加州大學(xué)圣地亞哥分校、加州大學(xué)戴維斯分校、加州大學(xué)圣巴巴拉分校和加州大學(xué)爾灣分校。本科和研究生排名是基于對(duì)15萬(wàn)多家公司及其創(chuàng)始人的分析得出的。


就公立和私立學(xué)校培養(yǎng)的女性創(chuàng)始人數(shù)量而言,PitchBook將伯克利排名第二,本科學(xué)位的女性創(chuàng)始人有217人,研究生項(xiàng)目的女性創(chuàng)始人排名第六(153人)。


伯克利在其研究生項(xiàng)目的所有創(chuàng)始人數(shù)量方面排名第五(1105人)。伯克利的研究生創(chuàng)始人創(chuàng)辦了906家公司,居所有大學(xué)之首。


在伯克利的Bakar BioEnginuity Hub,來(lái)自Bakar Labs的租戶公司Catena Biosciences的研究人員正在開(kāi)發(fā)由伯克利教授Jennifer Doudna和Matt Francis領(lǐng)導(dǎo)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)明的蛋白質(zhì)技術(shù)。


Lyons表示,伯克利的創(chuàng)業(yè)文化受益于2021年加州大學(xué)董事會(huì)的一份報(bào)告,該報(bào)告詳細(xì)介紹了如何在整個(gè)加州大學(xué)系統(tǒng)中刺激創(chuàng)業(yè)精神的方法。報(bào)告中提出的策略包括在終身職位和晉升過(guò)程中優(yōu)先考慮教職員工的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)。


Lyons表示,伯克利的廣泛和深厚的學(xué)術(shù)實(shí)力(其排名前十的學(xué)科部門(mén)數(shù)量通常超過(guò)其他任何美國(guó)大學(xué))支持了生命科學(xué)研究中CRISPR和干細(xì)胞技術(shù)以及應(yīng)用最新計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的公司的加速和成功。


Lyons說(shuō):“歸根結(jié)底,伯克利質(zhì)疑現(xiàn)狀、知道我們有更多需要學(xué)習(xí)的東西,并超越個(gè)人的價(jià)值觀吸引了創(chuàng)新和改變世界的人們幾代人來(lái)我們的校園。”他補(bǔ)充道:“現(xiàn)在,伯克利產(chǎn)生的創(chuàng)業(yè)公司的行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。”


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跟著我們伯克利英語(yǔ)系畢業(yè)的資深英文老師, Ms. Busby,學(xué)習(xí)英文寫(xiě)作和閱讀,補(bǔ)習(xí)SAT/ACT.


加州大學(xué)伯克利分校(UC Berkeley)英語(yǔ)學(xué)士學(xué)位;北卡羅來(lái)納大學(xué)英語(yǔ)文學(xué)碩士;俄勒岡大學(xué)法學(xué)學(xué)位


教授大學(xué)生新生作文,為英語(yǔ)和新聞專業(yè)學(xué)生授課,在線輔導(dǎo)學(xué)生作文


用英語(yǔ)輔導(dǎo)中國(guó)孩子,并在其建造的中美洲伯利茲建的圖書(shū)館里教閱讀課。


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