有哪些中学生竞赛
1、丘成桐科学奖
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竞赛：丘成桐科学奖是由数学丘成桐先生于2008年为全球华人中学生设立。它面向全球华人中学生，倡导创新思维和团队合作，舍弃试卷和标准，让学生以提交报告的形式参与竞赛。8、挖掘算法
丘成桐中学科学奖发展到今天成为数学奖和物理奖、化学奖、生物奖、计算机奖和经济金融建模奖并重的知名中学生科技奖项。每年累计有5800余支队伍参与此场科学盛宴，其覆盖国内28个省市自治区和北美、新加坡等多个海外地区。
含金量：作为竞赛之一，一直以来都广受哈佛大学、普林斯顿大学、清华大学等国内外知名学府及们的关注。获得奖项的参赛者能够在美国大学申请中提高自身竞争力，获得更好的offer。据统计显示，往届获奖学生中，超半数被哈耶普斯麻等名校录取。
2、全美经济学挑战赛（NEC）
竞赛：NEC（National Economics Challenge）全美经济学挑战赛，是美国经济教育学会CEE旗下影响力的赛事，专注财商素养与视野的沉浸式奥林匹克级别经济学竞赛体验。是美国影响力的高中生经济学赛事，CNBC 全球直播的中学生财经学术盛宴。
含金量：独特备赛经历和取得的优异成绩将会程度地助力美本升学，超过60%的决赛选手被哈佛、耶鲁、斯坦福、牛津、剑桥、康奈尔、纽约大学、芝加哥大学、多伦多大学、伦敦政经、帝国理工等世界名校录取。
3、CTB
竞赛：大智汇创新研究挑战赛（China Thinks Big 简称 CTB）是由哈佛大学中美交流协作机构主办，清华与复旦等国内重点高校协办，是以学术研究和实学习编程语言是入门人工智能技术的基础，可以选择Python、Ja、C++等语言。建议先掌握Python，因为它是人工智能领域使用广泛的编程语言之一，并通过编写简单的代码来加深理解。例如，使用Python编写一个简单的聊天机器人或图像识别程序。践推动创新的级别高中生挑战大赛，CTB挑战赛旨在为全球华人高中生，提供一个团队合作，钻研思考的平台。
含金量： 目前规模，且诞生了多位世界名校录取者的华人青少年在线创新研究挑战赛。CTB大挑战中要求使用中英文双语，选拔过程中不设任何翻译服务，因此十分考验国内青少年的英文水平。
4、Australian Informatics Olympiads澳大利亚信息学奥赛
竞赛：简称AIO，由澳洲数学信托基金（AMT）组织，每年8月举办，是面向高中生的计算机编程赛事。学生以4人组队形式参赛，在3小时内解决三个问题，并以C，C ++，C＃，Pascal，PHP，Python或Ja提交源代码。
含金量：只要参赛即可收到一张参赛证书，成绩秀的25名学生会被要求参加在澳大利亚国立大学举行的的10天集训营。在那里，可以学习更多算法设计，在电脑实验室中体验不同的编程，表现优异的选手将被选为世界计算机奥林匹克大赛（IOI）的澳洲代表队。
5、USA Comr Olympiad美国计算机奥赛
竞赛：简称USACO，与美国数学奥赛USAMO和美国化学奥赛USNCO等学科奥赛一样，美国计算机奥赛也有着很高的含金量，但与其他比赛不同的是，USACO参与人数相对较少，所以获奖学生就更稀缺。
含金量：USACO不仅提供数百小时的免费在线培训资源，每年举办大约六场竞赛，还组织一个夏季集训营，终为的四名学生将有机会在世界计算机奥林匹克大赛（IOI）上代表美国进行比赛。每年有许多籍选手参赛，是参加USACO公开赛的第二大国。
中学生科学奥林匹亚竞赛美国阿拉斯加州立大学举办的中学生“模拟辩论”比赛中学生体育竞赛物理奥林匹克竞赛武汉楚才作文竞赛青少年机器人竞赛青少年科学家竞赛
信息学竞赛能自学吗
4、概率统计 9从事信息学奥赛编程培训累计5年多，期间获奖学生若干，学员遍及全国各地；、层次分析是肯定的，但有老师带是更可靠的
2016年春，耿老师创立少儿教育品牌-耿老师教信奥，凭借精湛的授课，学员在各大赛事均取得优异的成绩，傲娇的学子遍布全国
耿老师 是浙江大学计算机博士，
在未来，什么行业“含金量”？
毫无疑问是科技行业，是AI、是人工智能、是机器学习
耿老师首创
直播教学/视频课程/实地培训
三位一体教学模式，先进的教学理念让您的孩纸赢在科技人生起跑线上。
耿老师一直秉承的教学理念是：
兴趣是的导师，刻苦是快的捷径
ai人工智能怎么学
4、数据库1、学习编程基础
2、学习数学知识
人工智能需要运用到很多数学知识，如线性代数、微积分、概率论等。建议学习Coursera上的数学课程，例如吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程。
3、深入学习机器学习算法
机器学习是人工智能的核心。了解常用的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）并学会实现它们是重要的。通过参与开源项目或在线课程，你可以获得实际应用的经验。
4、探索人工智能工具和框架
熟悉常用的人工智能工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras和Scikit-learn等。参与开源项目或使用这些工具进行实际项目开发，将帮助你更好地理解和应用人工智能。
4、参与在线课程和学习资源
有很多在线课程和学习资源可供选择，如Coursera、edX和Kaggle等。通过参与这些课程，你可以学习到专业的知识，掌握人工智能的技术和应用。
53)微分方程;、实践项目和挑战
将学到的知识应用于实践项目是提升技能的重要途径。完成一些人工智能相关的项目，例如图像识别、自然语言处理等，这种实践可以提高技能和实际应用能力。参与数据科学竞赛，挑战实际问题，与其他人共同解决难题，这将帮助你加深对人工智能的理解，并提升解决问题的能力。
6、持续学习和关注发展
人工智能领域在不断发展，新的技术和方法层出不穷。保持学习的态度，关注的研究和发展动态，参与行业交流和讨论，将使你不断保持竞争力。
该不该坚持学习Machine Learning
也是在这篇文章里，Borgen 记录了他从零开始写代码的过程。这篇文章在 Medium 上点赞的数量接近 600。Machine Learning的前景怎么样？
3、Django 框架开发Machine Learning作为统计学的一个分支，近好像特别吃香，请大神们解疑，Machine Learning具体是干什么的，前景什么样？
正好刚回答过类似的问题，直接引用下吧
Machine Learning现在是一个很火的研究方向。机器学习是研究计算机怎么模拟人类的学习行为，并且能组织已有的知识构架使之不断完善的性能的学科。 是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 与其说是统计学的分支，不如说是统计学，计算机科学，信息科学的交叉分科。其涉及的知识面很广，涵盖了工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性等众多领域的专业知识。现在存在的一些计算器系统是没有学习的能力的（或者是有的已有了特别局限的学习能力？），因而是不能满足生产的需求的。随意随着科技的发展，machine Learning肯定会得到长足的发展的。只是，machine Learning也有许多发展方向，不是每个方向都发展的起来。
附上这篇文章的链接吧：
数据挖掘和深度学习（deep learning）哪个更有发展前景？
我再补充下Machine Learning的研究目标吧：
认知模型——即是3M认知模型，是人类对真实世界进行认知的过程模型。认知是个系统的过程，其中包含感知，记忆，判断与学习。因而完成这个认知过程，是个一及其艰难和浩大的工程。
通用学习算法——像是大家熟知deep Learning就是Machine Learning中的一种比较深的算法。 其实很多ML算法都是非逻辑性的，输入的信息数据通过数学模型而得出一个新的工具，其实可以说是建立一个人工识别号的数据库。
构造学习系统的方法（面向任务的）——其实就是研究如何通过 环境向系统的学习环节提供某些信息。
先说这么多吧，有空的话做个图解释下ML的方，觉得还是解释比较抽象，多多包涵吧。 Machine Learning是一门多领域的交叉学科，除了像常见的统计学、逼近论、算法复杂度分析理论等，也包括一些与生物领域的科学相关的问题，比如说常见的人工神经网络中的各类神经元与链接方式都是仿照人脑进行作的、以及遗传算法中模拟基因突变的过程等。
机器学习主要就是研究计算机如何模型或实现像人一样的思维方式去学习知识，通过对新问题的反馈机制，修改或优化自己已经学习到的知识。其是人工智能的核心，也就是说，人工智能非常依赖机器学习的好坏与优良程度。
机器学习的方法以及其效果的好坏对于人类未来的发展至关重要，如果效果很高的话，至少可以替代人工做的一些重复的体力劳动，并可以根据特殊情况进行一定的反映。因此，就前景而言还是很好的，尤其是在现在这个大数据时代，越来越多的人类行为相关数据被记录在案，为机器学习提供了基础内容。此外，机器学习所产生的一些成果，已经应用于许多领域，包括数据挖掘、自然语言处理等等。
虽然机器学习已经取得了一定的突破，但是还是没有达到人工智能的程度，因此有许多问题是需要研究和发展的，因此，未来的发展也是充满机遇与挑战的。Machine Learning是个不错的领域，如果想要进入的话，建议多学习一些基础思想和编程。 机器学习已经越来越平民化了(democratizing)，数学和算法并非一定要很深厚功力，大多通用算法都是现成的，比如微软Azure Machine Learning平台已经有很多打包的示例，如用来分析customer churn的示例等。至于operationalization（不知道怎么翻译），现在也没这么难了。
我觉得如果只是应用机器学习来处理现实问题，难的还是怎么把通用算法和自己公司的现实问题联系起来，比如怎么定feature，用哪种model，另外怎么评价终效果等等。难的是深入理解企业的实际业务，而非技术和算法。
个人认为趋势是随着machine learning平台的成熟以及通用场景的算法普及，data scientist这个称号会逐渐平民化甚至消失，你搭个回归模型之类的就像使用Excel处理一些数据这样简单。一个PM或者销售可以自己做这事而不需要养一个专门的职位。 机器学习的应用在工业界需求很高，有过工作经验的人可以很轻松的找到工作，供给远远小于需求，而且需求越来越大。
但是招 New Grad (PhD 可以考虑) 相对较少。原因很多，简单来说，就是 New Grad 往往工程经验不够，学术能力也不够。工业界的现状不复杂：大公司搞机器学习的组大、人多、要求高，PhD 是进入的门槛；小公司人少，每个人都要独当一面，因此必须要有过搭建实际机器学习系统的经验。因此如果两边都没有优势的话，自然找工作比较吃力。
因此，对于有志于做这个方向的同学来说，建议找工作时调整心态，份工作尽量找到工作职责与机器学习相关的组，而不必追求一步到位。人生的职业生涯很长，做好3到5年的职业生涯规划，积累实际工作经验，不断学习与强化自己。人与人的距并不会在份工作中体现，而是在前几年逐渐显现出来。 机器学习早期发展是遵循实用主义糙快猛的路线。基本步骤就是靠直觉构造一个优化目标，然后解这个优化问题。数学工具基本上线性代数和凸优化也就够用了。再深一点涉及博弈论，随机过程，微分方程，测度论，实分析，泛函分析，李群等。
这个学科发展很快，长期处于理论跟不上实践。当前的发展势头，已经到了一个工科那点数学不太够用了的阶段。很需要一批数学大牛来披荆斩棘一下。很多这个领域的人认为过多的数学没必要，其实是因为这些人数学菜。我就看到过用代数几何的方法(resolution of singularity, blow-up)漂亮的解singular model的问题。可惜很少人follow。 总之很多问题是到了需要引入高级数学工具才能漂亮解决的地步了。比如各种不变性和等价性需要黎曼几何，各种ill e singular问题需要代数几何。
结局就是：还是好好去学数学吧。。。。。。 提几个可能的有关机器学习当中的深度学习发展方向，同时也就是尚待解决的问题：
1.让深度学习自动调超参。
近看到有人在一个AI群里推广自己的一篇论文《Deep Q-Networks for Accelerating the Training of Deep Neural Networks》，大致是用强化学习的方法训练一个来自动控制学习率以及在一个batch中各个类的样本占比。虽然它那篇论文问题很大，训练出来的极其不通用，只能用在它原本的任务上，但是感觉很容易解决掉，这个另说。想象一下，如果能够训练出一个通用的，对于各类任务都能够自动调整超参（或者只在某个子领域比如图像分类做到通用也好），那我们就再也不用自称调参狗了，同时也可以解放出更多的时间用于设计模型、验证架构，想必深度学习的发展步伐会得到极大加速。
2.自动学习网络架构。
其实说起来这个问题也可以归入自动调超参，但是感觉应该还是有很大的不同。说起来无非就是两个方面，一是加法二是减法。加法方面可以参考《Net2Net: Accelerating Learning via Knowledge Transfer》，这篇是让自动根据需要自动拓展架构，包括横向的增加filter和纵向的增加layer。减法方面可以参考各类Network Compression（网络压缩）的论文中的所谓Network Pruning（网络剪枝），比如《Deep Compression - Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding》，虽然这些论文出发点不在于自动学习网络架构而在于压缩网络规模，而且它们往往是在训练收敛之后才对网络进行裁剪而非边训练边裁剪，但是感觉只需要再跨一步就可以了。我个人觉得，自动学习网络架构需要解决的根本问题就是“应该在什么时机进行架构变动”以及“应该怎么变”，第二个问题感觉上述论文算是回答得可以了，但是个问题似乎还有很多可以探索的地方。对于个问题，似乎强化学习就很适合解决，因为显然可以把它看成一个控制问题。
3.迁移学习。
众所周知，深度学习的直接训练依赖大量数据，而transfer和finetune能够有效利用数据量大的外部任务训练出来特征来迁移到数据量小的目标任务上，使得目标任务对于数据量的要求大大减小。现在的问题在于，迁移学习的思想现在大家其实都在用，很多论文中都可以看到finetune的做法，但是对于两个任务之间需要“多像”才能够迁移这么一个问题还没有一个很好的回答。即使我们不奢求能够给出一个严格的数学理论，至少，如果有人能够做一个非常系统的对比实验，总结出一些规律，使得我们有信心说在如何如何这样一个边界内的任务都是基本上可以transfer的，那将会是一个很大的进步。这个问题也可以这么看，如今我们应该有信心说两个图像分类任务可以transfer，但是这个边界太过狭窄，我个人期待的就是能够有一套理论或者方使得这个边界大大拓展，然后在这个边界内我们可以像对两个图像分类任务一样自信满满地用迁移学习。
4.无监督／半监督学习。
像LeCun等大佬其实一直在鼓吹这方面，但似乎还没有搞出像当年（AlexNet）、近强化学习（阿法狗）这样级别的大来。我理解在这个问题上的努力方向应该是确定“何种representation有用”。具体来说，就是找到一个指标，然后用深度网络优化这个指标，使得满足这个指标的data representation能够具有非常好的特性。再具体一些，下面举三个实际例子：
autoencoder以重构损失作为指标来学习一个representation。
之前听一个讲座，演讲人介绍他的论文《Why Deep Learning Works: A Manifold Disentanglement Perspective》IEEE Xplore Abstract，其中定义了三个指标来描述深度网络每一层中data representation的“蜷曲程度”，并发现，越高层的数据蜷曲度越低，换言之，越平展。那么无监督学习是否能够直接以这个蜷曲度作为损失函数来学习一个representation呢？
这篇论文《Context Encoders: Feature Learning by Inpainting》提出通过预测周边上下文像素来无监督学习视觉特征，感觉很像word2vec从一维变成二维。
除了上述的重构损失、蜷曲度、预测上下文精度，还有没有别的指标学习出来的representation更好呢？个人认为这些问题就是推动无监督／半监督学习进展的关键所在。
如果说RNN、LSTM这样的模型属于internal memory / long-term memory的话，那么以神经图灵机（Neural Turing Machine）、记忆网络（Memory Network）为代表的模型就应该称为external memory / really long-term memory了。不过这两个模型刚出来的时候还太过，只能做一些很无聊的task，比如序列和排序以及非常简单的QA，但是现在已经开始看到它们被用到更加实际的问题上面，例如One-shot Learning：《One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks》。往大了说，如果未来要实现强AI，这种外部存储的机制肯定是必不可少的。现在的问题在于，神经图灵机和记忆网络用的外部存储虽然比LSTM那样简单的一个hidden state向量更进一步，但也其实就是很简单的一片矩阵，没有任何结构和层次可言，换言之，就是还不够复杂。所以我猜想接下来可能external memory会和知识图谱（Knowledge Graph）结合起来或至少是向知识图谱类似的做法靠拢，因为知识图谱更加结构化。 咳咳，路过，进来小小的装一下。本人现在大三，所以说在这个话题上可能并没有什么话语权，不过因为近再跟老师搞项目，正好是这方面的，戳进来分享一下感受吧。
是：机器学习前景很好。这是真的，近看了很多论文，有关数据挖掘数据分析类别的，里面用到的百分之八九十都是机器学习，这可能也是人工智能发展的需求吧，人工智能无非是模仿人类，而人类开始也是对世界充满了无知，通过学习才慢慢认知这个世界的，个人感觉这就是为什么机器学习会被提出来吧，像真的实现人工智能就要从根源开始模仿人类，也就是从学习这个技能上入手。
说完了这个想说的是为什么前景好呢，上面说过的用途和提出愿景好是一方面，另一方面是因为这方面人才还比较少，其实这也是一种发展前景吧。就像前几年计算机刚刚火起来的时候那些早接触计算机的人突然就变得很出名，然后上一大部分人都涌入到这个领域中，这是一个道理。机器学习现在还处在起步阶段，下一阶段怎么发展决定于人们对他的研究深度和重视程度。就目前人工智能不断得到重视来看，应该还是很有发展前景的，说不好会成为继计算机时代后的又一个新的时代。
以上观点仅仅是个人观点，我觉得至少在短时间内这个研究方向只会更火不会被冷，就像大数据一样，同样也有人在不断质疑大数据的发展，不过目前发展的还是很好的不是吗？
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2016 机器学习之路：一年从无到有掌握机器学习
译者：闻菲 今天是2016年9月12日AI WORLD 2016世界人工智能大会倒计时 36天启航期5折抢票倒计时 7 天
【导读】程序员 Per Harald Borgen 在 Medium 刊文，介绍了他在一年的时间里，从入门到掌握机器学习的历程。Borgen 表示，即使没有博士学位和高深的数学造诣也能掌握机器学习。这一点相信对不少人都挺有吸引力和启发。不过，博士学位或许真的并非必须，但要掌握机器学习，学再多的数学也不会嫌多。下面就来看 Borgen 不脱产，从菜鸟变熟手提升业绩的故事。
步：Hacker News 和 Udactiy
于是，Borgen 开始了他的机器学习之路。首先，到 Uadcity 看监督学习的视频，然后阅读所有能找到的、跟机器学习有关的读物。
Borgen 总结说，“这给了我一点概念上的理解，不过没有实践技巧。”
同时，他也十分坦承，Udacity 的 MOOC 他并没有上完——只要是 MOOC，他几乎都没有坚持上完过。这一点，无论怎么说，至少让篇文章的置信度倍增。
第二步：挂掉 Coursera 机器学习课 2015 年初，Borgen 为了成为正式的开发人员，参加了 Founders and Coders（FAC）在伦敦的训练营。在 FAC，他和同学一起，每周二晚上会看 Coursera 上机器学习课程的视频。
Borgen 总结说，他当时应该学一门用机器学习库编代码的课，而不是从零开始建算法，至少应该用他已经知道的编程语言写算法。
一句话，“对新手来说，一边学语言一遍写机器学习算法代码难度是很高的”。这句话有一定的参考价值。
Borgen 的建议是，可以选择 Udacity 的《机器学习入门》（Intro to Machine Learning），更容易入门，上来就能实践，在提升经验值的过程中，学习的趣味性也会增多。
【经验】从简单的实践学起，之后再学困难的、偏理论的东西。
第三步：一周学会机器学习 Borgen 在 FAC 做的一件事情，就是“一周学会机器学习”。他的目标是，一周以后能够实用机器学习解决实际问题，而他也成功做到了这一点。
具体的经验 Borgen 写在了另一篇文章里。有兴趣进一步了解，可以访问：
简单说，在一周的时间里，Borgen 做了以下几件事情：
学会了 Scikit Learn
在真实世界数据库跑了一次机器学习
从零（用 Python ）写了一个线性回归算法
做了一点儿 NLP 【经验】腾出一周时间来全身心地沉浸到机器学习里面去，效果惊人。
第四步：挂掉神经网络 成功在一周的时间里拿下机器学习给了 Borgen 自信。因此，在他结束 FAC 回到挪威时，他进行第二次挑战——一周内学会神经网络。
然而，事实是残酷的。离开 FAC 那种 沉浸式学习环境后，要一天写 10 小时的代码可不容易。
【教训】找一个合适的环境做这种事情。
不过，Borgen 到底还是学上了神经网络。去年 7 月份的时候，他写完了一个网络的代码。虽然很粗糙，但完成比完美重要，对吧？
下半年，Borgen 换了一份新工作，这在某种程度上影响了他的机器学习学习进展。这一阶段他主要做的是实现神经网络，他把大学时学的线性代数重新看了一遍。年底时，Borgen 写了篇总结：
《学习如何编写神经网络代码》
第四步：在 Kaggle 竞赛中实践 2015 年圣诞节，Borgen 参加了 Kaggle 竞赛。当然，实践的效果是显著的，他得到了通过算法和数据实际迭代实验的经验，也学会了在做机器学习项目时要相信自己的逻辑，“如果调参或特征工程从逻辑上看有用，那么一般都会有用”。
第五步：在工作中建立学习的习惯
2016 年初，Borgen 想将他在去年年底获得的动力持续到工作中，便询问是否能在上班时学新的东西——答应了。虽然 Borgen 在文中没有多写，实际上，从这个经历中也能学到东西：
勇于提出需求，它们才有机会得到满足——当然，你的需求需要合理。
但随后，Borgen 发现了斯坦福的 CS224D，这门课让他获益匪浅。Borgen 总结斯坦福 CS224D 的好处是：
尽管难，但做题从来没有 debug；
课程提供，便于加深理解。 尽管 Borgen 仍然没有把这门课上完，但他有兴趣的人去学。
另外，Borgen 在学这门课的过程中，为了完成题目，请了一位家教，时薪 40 美元，这位家教帮他发现了很多问题。因此，他得到了这么一条经验。
【经验】花 50 美元/时的金额聘请机器学习家教，得。（如果你有机器学习经验，你可以获得时薪 50 美元的打工机会。）
学以致用，提高销售额 Borgen 在工作中实践机器学习，他搭建了一个系统，节省了公司销售部门同事的很多时间。相关代码：
以上就是 Borgen 在实际工作中一年掌握机器学习的历程。不管带不带感，至少十分真实。Borgen 在文章末尾写道：“如果我做得到，你也做得到。”
尤其是工作中的程序员，你不想试试吗？
他是信息学竞赛大满贯选手，也是“清华姚班”人工智能理论的翘楚
第三阶段他是个狂热的足球爱好者，“足王杯”是全校一年一度的足球盛会，作为班级的主力队员他和伙伴们一同订购球衣，一同拼命训练。在高二时，他和队员们成功赢得了“足王杯”冠军。
他叫乔明达，毕业于南京外国语学校。 外公是清华56级机械制造系学生，很小就对水木清华充满了向往 2014年被顺利保送清华姚班，立志要做“有灵魂、世界胸怀的现代人”。
希望他能在清华这个更大的平台上明确新的目标，继续自己前进的脚步。是习惯，梦想是力量。——乔明达父母
在南外期间，他先后获得
2011年亚太地区信息学奥林匹克竞赛
2012年全国高中数学联赛一等奖
2012年全国信息学奥林匹克竞赛
2013年信息学竞赛（全球第二名）
南京外国语学校“特等奖学金”
他从小学五年级就开启了计算机竞赛之路。 看见同学用计算机编程来画图和制作动画出于好奇就报名参加了信息学的培训班。 一年后在全省小学生编程竞赛中获得名， 从此，他对信息学竞赛兴趣大增。
他的竞赛之路并非一帆风顺，在初二和初三时，他两次止步省队选拔的一轮，未能代表江苏省参加全国比赛，这留下了遗憾，更激发了他的斗志。
进入高中之后，每天完成课内学业后，他都刻苦训练，他几乎放弃了所有节日，全力投入 ，大年三十，他都独自在书房调试程序。为了参加国外网站的在线编程比赛，他经常半夜爬起来用冷水洗脸，独自鏖战。终于，努力有了回报， 他进省队，拿全国，又进国集，被保送清华，再进国队，拿。
乔明达从小将清华视为自己的目标，并为之奋斗了十多年。在通往清华园的路上，有成功，有失败，有收获奥赛的喜悦，也有止步于江苏省队选拔的酸楚。但是，不曾改变的是他心中的梦想、信念，没有停止的是他对目标的追求。——清华大学
在清华期间，他先后获得“清华大学新生奖学金”，“清华学堂奖学金”，“奖学金”，“唐立新奖学金”，“高通奖学金”，“百度奖学金”。
2015年获大学生程序设计全球总决赛， 2017年获“清华大学本科生特等奖学金”15000元”。
他曾被公派赴牛津大学、悉尼 科技 大学、卡内基梅隆大学、斯坦福大学参与机器学习理论的研究。
卡内基梅隆大学，斯隆奖得主Ariel Procaccia，曾这样评价乔明好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的。越是的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。达
“Mingda is absoluy phenomenal, I beli he will be one of the top5 CS PhD applicants worldwide this year . ”
作为主要完，他曾在在会议上发表学术论文五篇，有两篇发表于机器学习会议COLT17，他的研究给出了接近的上下界，科学院院士，清华大学交叉信息研究院姚期智院士表示， 在2030年实现世界人工智能创新中心目标，首先需要解决人工智能发展缺少理论的问题，乔明达正是姚班研究人工智能理论的翘楚。
这段经历让我发现，人工智能等方向上仍然存在着大量亟待解决的理论难题。这让我更加坚定了自己的理想：用自己的研究，增进人类对人工智能等重要领域的理解，并在未来推动世界的改变。——乔明达
从一名的信息学竞赛选手，到一位的理论计算机科学研究者。乔明达在这一路上取得了优异成就， 立足于自己扎实的竞赛基础，也得益于自己从竞赛经历中获得的宝贵品格， 他遇到挫折时不屈不挠，砥砺前行。
信息学竞赛不同于课内学习，也与其它学科竞赛有所不同，缺少全面、权威的教材，竞赛所需知识也是日新月异，需要借助网络查阅论文和资料，需要请教全国各地的竞赛高手。 通过参加竞赛，可锻炼受益终身的学习能力，可结识志同道合的各地朋友，通过解决问题，可养成科学理性的思维习惯，可发现面向未来的专业兴趣。 乔明达认为，这些都是竞赛带给自己的宝贵财富，让自己受用终生。
华为ict大赛报名费多少
别信这些，目前地球上还没有真正的人工智能，再过50年都难，现在所谓的人工智能顶多算程序自动化，靠芯片加翻题库的型式存在，简直就是个笑话，要实现真正意义上的人工智能应该是生命科学＋新材料结合才有可能产生，依靠模拟人脑思维的形式。华为ict大赛没有报名费。因为华为ict大赛是一项免费的竞赛项目是展示自己技能的一个很好的平台参赛选手应在报名截止日期前完成校级资格赛的在线登记即可所以华为ict大赛没有报名费。
华为ict发展历史
自2017年起，华为响应高教司向企业征集的产学合作协同育人项目，提供经费和软硬件支持，基于产业和技术发展的需求推动高校人才培养改革，共生共长共育ICT产业人才。华为ICT学院是华为公司主导的，面向全球的校企合作项目。
华为ICT学院面向全球在校大学生传递华为ICT技术与产品知识，鼓励学生参加华为学习人工智能的关键步骤：学习编程基础、学习数学知识、深入学习机器学习算法、探索人工智能工具和框架、参与在线课程和学习资源、实践项目和挑战、持续学习和关注发展。职业技术认证，在全球范围内为及ICT产业链培养创新型和应用型技术人才。
数据通信与网络技术、WLAN技术原理与应用、5G网络技术与应用、云技术原理与应用、大数据技术与应用、数据存储技术、机器学习、云与应用、人工智能技术与应用、深度学习、物联网技术与应用、HarmonyOS移动应用开发、openEuler作系统、Python程序设计。
计算机专业学生在大学四年内可以做些什么来丰富
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。1. 知识学习:
1.1. 掌握好必备的数学基础，其实简单说在大学程度主要是三门课: a. 微积分 b. 线性代数. c.概率与统计。如果学有余力，还可以看看优化方向的东西，但这个不是强求。
1.2. 掌握好一些基础的计算机核心课程，比如数据库，并行运算，离散数学(暂且把它放到计算机这一栏里面)。至于编程方面的技巧，我倒觉得不是需要做到特别厉害。如果能力有限的话，可以放低对作系统，计算机结构这种比较偏底层的课程。人生要学会抓大放小，不要苛求自己样样精通。
1.3. 学好Python，了解Python上的编程习惯(PEP8)和语法糖。同时可以多了解一些Python对应的数据科学/机器学习的工具库，比如pandas， numpy，scipy，sklearn等。即使将来你不做机器学习，胶水语言Python的知识还是可以有很大的帮助。选择Python的另一个原因是大部分深度学习框架，Tensorflow/Theano/Keras/Pytorch等都是基于或有Python接口。
1.4. 开始学习基础的机器学习，比较的方法是: a. 观看Andrew Ng 在Coursera上的机器学习课程 b. 同时开始阅读基础的机器学习书籍(比如《集体编程智慧》《Python机器学习》《Introduction to Statistical Learning》等)。这个阶段，重要的就是不要贪多嚼不烂。如果你浏览知乎，会发现大家都说你必须读Elements of Statistical Learning， PRML之类的大部头。我承认阅读这样的书会有帮助，但不大适合一开始直接阅读，因为有可能会让你“从入门到放弃”。在你有了一定的基础知识后，你已经知道自己需要接着做什么了，我希望把选择权交还给你，而不是成堆的课程和书籍。当然，如果你希望继续深入的话，中文可以阅读周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习基础》，英文可以入手《Elements of Statistical Learning》和《Deep Learning》。在这个阶段，重点要形成成体系的知识脉络，切记贪多嚼不烂，切记！
1.5. 学好英语，至少打下阅读和听力的基础。虽然人工智能领域现在已经做得很不错，但主流的书籍、期刊和会议，资料都是英文的。我们可以接受翻译版，但的方法还是自己有能力直接阅读。即使你将来不做机器学习，英文阅读能力还是会有很大的帮助。
2. 实践经历：
2.1. 尝试尽早接触科研，进实验室。一般来说，大三的时候你应该已经有了基本的机器学习知识，尽管还比较浅。这个时候可以向老师/学长/学姐毛遂自荐进实验室，即使是无偿劳动和做基本的苦力活。进实验室有两个明显的好处：a. 对某个小方向会有比较深入的了解。一般实验室做纯理论的不大需要本科生，做机器视觉或者自然语言处理(NLP)等小方向的比较需要本科生，所以这是很好的深入了解一个方向的机会。 b. 补充了研究经历也可以明白自己是否适合这个领域。如果运气好的话，你也有可能成为论文的作者之一，甚至可以去开会(公款旅游顺道见一下业内大佬)。这对于继续深造和去国外继续学习都很有帮助，有科研经历和论文是很大的，对于找工作来说也有利无害。
2.3. 可能科研和实习机会有时候可遇不可求，这时候就要自己找项目来做，用兴趣来驱动项目。比较好的方法包括参加Kaggle竞赛，天池竞赛，或者将机器学习运用于自己感兴趣的事情上。我曾看到知乎上有用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写，且不说文章是否严谨，但这就是用兴趣推动实践的很好的例子。
3. 社科人文：方面：数学知识的应用能力
3.1. 机器学习作为一个变化飞速的领域，要有自己的“坚持”和“品味”。举个简单的例子，现在的深度学习大放光彩需要归功于一批科学家在神经网络低谷时的坚持。但同时，即使只说机器学习，也不要相信只有深度学习，不能固执。如果对机器学习感兴趣，就不要今天觉得网络安全好，明天觉得人机互动(HCI)有前途。追逐热点往往到手的都是泡沫。
3.2. 多读不同领域的书，比如社科类、经济类、人文类。因为数据科学的起点是以数据为基础，终点提取见解提供反馈。而见解不像数字一样一眼就可以看出高低大小，而需要阅历来多角度分析。很多人觉得计算机学科的人读数学看论文就够了，实则不然，科学总会和有交织。举个例子，是否该将人工智能应用于军事就是近知乎上很火的问题，但回答这个问题就需要你有足够的非计算机知识储备，科技没有善恶，而人有。
3.3. 放低身段，多和别人交流。其实这一点有一点牵强，但我发现做机器学习的小伙伴一般都很有性格，很多也比较内向(包括我自己)，这可能适用于大部分理工科的朋友。即便如此，我还是建议大家稍微放开一些，因为以数据为导向的工作大部分都要求互动，比如数据分析师、数据科学家等。
4. 写在：
科技日新月异，追逐热点是好的。但就像我刚刚提到的，在这个浮躁的时代，不管选择什么方向重要的就是思考的能力，和去伪存真的勇气。如果一件事情不能证实，不能证伪，那就必须存疑。大学不仅是美好的时光，更是培养良好科学素养的关键时光。
因此，看了这么多过来人分享经验后，我希望的是你既不要急着全盘接受，也不要因为不对胃口全盘否定。慢下来，好好想想，这大概才是做科学工作的正确态度。
如何看待韦东奕84分和聂子佩92分阿里巴巴世界数学竞赛？
预赛是开放的线上比赛，可作性很强，肯定有不少人的高得分并非自己真实水准
看看初赛题就明白了。第二题基本是个运筹题，一问还让写算法，有点像数模，跟学纯数的学生学的东西根本不是一个路子。我自己第二题应该没拿多少分数，要是多扣个几分也进不了决赛了。
但是决赛完全又变回到纯数的路子了，甚至所谓的应用数学方向，考的也是优化、计算数学一类；有人不还以为应数会考机器学习一类，大概也是受了预赛题的影响误判了，整张卷子就跟代码没一点关系。
至于韦神聂神决赛拿奖也很正常了，因为终成绩根本就没有考虑预赛成绩，预赛真的就只是一个达标测试。
韦东奕拿的难Borgen 对机器学习的兴趣始于 2014 年。跟很多人一样，他初是看到 Hacker News 的帖子，单纯觉得教计算机学东西很酷。那时候他还只是个业余的编码爱好者，连程序员都谈不上。度：
分析卷韦东奕拿很正常，就是做PDE的，而且我听说其实也没做完；聂子佩就是做低维拓扑的啊，三角剖分什么的就是他的菜啊。不过说实话，今年考几何的少，有些人其实只拿了45分，完整做出只有第三题，代数和应用都是扎堆的人选，竞争太于是，Borgen 就在上班时也能学机器学习啦（拿钱做想做的事情！）。在 2016 年积累了相关经验以后，Borgen 的站是 Uadcity 的深度学习课程。然而，事实证明，对于现在的他来说，Udacity 的这门课已经太浅。不过，课后的 Ipython Notebook 作业却太难。Debug 浇灭了他的大部分兴趣。又一次地，一门 MOOC 被他放弃。激烈了。
数学建模竞赛中适合使用机器学习吗
参加数学建模比赛没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。
有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在论文中用过的数学知识就是有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面:
归结起来大体上有以下几类:
1)概率与数理统计
2)还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。统筹与线轴规划
相关的数学基础知识包括
1、线性规划 6、化理论
2、非线性规划 7、管理运筹学
3、离散2021年广东省职业技能大赛广告设计职业技能竞赛数学 8、分方程
5、常微分方程
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识，怎么办呢？一个词“自学”，记得数模评卷的负责教师曾经说过“能用简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Matlab”的使用，还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题，所以写作能力很重要