课程详情
课程详情
项目介绍
INTRODUCTION
英国博睿计划是新东方前途出国精心打造的远程科研实习项目，致力于帮助未来申请英国硕士（授课型、研究型）、博士的学生，定制私人的远程科研实习项目。针对学生的申请专业及个人职业规划方向，选取行业领域及的海外院校导师资源，与学生进行1v1精品项目指导，让学员能够科研能力，并有机会获得高品质项目研究报告及导师信，留学申请背景实力。
三大 助能
INTRODUCTION
适合人群
TARGETS
01
国内外在读，即将申请英国研究型硕士、博士的学员
02
申请海外院校时需要提交研究计划的学员
03
本科生及研究生，具备相关专业研究能力的学员
04
本科生及研究生，具备相关专业研究能力的学员缺乏实质性/含金量高的科研实习实践经验的学员
05
文书、简历等需要亮点和差异化，需要充实学术背景的学员
3V1导师团队
MENTORING TEAM
优质学术导师
海外院校毕业
前沿课题研究指导
导师亲自撰写信
导师助教
科研思路点拨
阶段性总结复盘
24小时在线答疑
职业规划师
多年职业规划经验
跟进学员课程进度
协助学员与指导老师沟通
服务内容
SERVICE
STEP1 了解行业技能
a)课程形式：录播课程，有效期内反复观看。
b)课程内容：帮助学生了解专业入门知识，熟悉行业专业概念，掌握行业发展趋势。
c)课程时长：20+小时
d)课程：企业&海外院所导师亲自讲述，内容紧跟科技趋势，走在专业前沿。
e)专业方向：生物化学，人工智能，电子电路，智慧医疗等。
STEP2 远程科研实习指导
a)课程形式：专业直播平台，中英文远程在线指导，导师一对一直播指导。
b)导师配置：
学术导师：讲授前沿知识、研究方向、英国当地行业概况等内容。
导师助教：24小时在线答疑，每周帮助学生规划下周学习安排、布置项目作业、进行周度反馈等。
职业规划师：跟进学员课程进度、协助学员与指导老师沟通，指导导师成果质量。
c)指导方向：包括但不限于教育科技，经济，电气工程及自动化，人工智能，能源化工，机械制造，生物化学，金融工程，大数据，计算机等。（根据学员的不同学历和能力背景，个性化定制项目的研究深度）
d)实习安排：
共4周，10课时，每课时40分钟
课程完成后，学生将在老师的指导下完成相关Research Proposal
课程安排示例
Schedule
| 时间 | 项目安排（示例） | 人工智能方向---项目内容（示例） |
| 周 | 人工智能导论 | 介绍人工智能发展历史与新进展及发展趋势，使学生建立起对于人工智能的总体认识，了解人工智能的现在及未来的应用方向。 |
| 第二周 | 机器学习算法 | 深入介绍讲解机器学习主要算法，包括决策树，贝叶斯分类，小二乘，逻辑回归，支持向量机，集成方法，聚类算法，主成分分析等；同时使学生了解机器学习算法的应用场景。 |
| 第三周 | Python语言编程 | Python语言的教学及介绍，通过Python语言实践深度学习及机器学习算法。 |
| 第四周 | 应用实践 | 学生通过深度学习理论与应用，开发图像识别、大数据分析、自动控制、 Unity开发等算法，通过实践加深对于本课程的学习和理解，并形成专业研究报告。 |
| 时间 | 项目安排（示例） | 能源化工方向---项目内容（示例） |
| 周 | 环境化工技术导论 | 介绍能源开发利用发展历史与新进展及发展趋势；讲解能源开发利用关键技术，包括传统能源开发利用、绿色低碳清洁利用技术、余热余压回收利用技术等。使学生建立能源开发利用的总体认识。 |
| 第二周 | 污染物控制技术 | 深入了解新能源技术，包括储能、燃料电池、太阳能、氢能、地热能、海洋能、生物质能等技术。学习新能源技术研究方法与应用。 |
| 第三周 | 数据分析软件在能源领域的应用 | 了解能源化工领域数据分析软件的应用范围和分析方法，并学会使用软件进行数据分析。 |
| 第四周 | 应用实践 | 学生通过学习能源开发利用理论与应用，开发数值分析模型，结合深度学习和数据分析等算法开展研究，通过实践加深对于本课程的学习和理解，并形成专业研究报告。 |
| 时间 | 项目安排（示例） | 生物化学方向---项目内容（示例） |
| 周 | 环境化工技术导论 | 介绍环境、化工、能源之间关系及发展历史与新进展及发展趋势，使学生建立起对于环境化工领域的总体认识；深入介绍环境化工关键技术，包括工艺、设备、材料、资源利用等。 |
| 第二周 | 污染物控制技术 | 深入了解污染物控制关键技术，包括大气污染、水污染、固体废弃物、震动与噪声污染等。学习污染物控制技术研究方法与应用。 |
| 第三周 | 大数据等前沿技术在环境化工领域的应用 | 了解大数据、人工智能等技术在环境化工领域中应用，包括大气环境大数据、水资源大数据、数字工厂等；同时介绍SPSS软件及Python语言在环境化工领域的应用。 |
| 第四周 | 应用实践 | 学生通过学习环境化工及污染物控制理论与应用，开发模型，结合大数据、深度学习等算法开展研究，通过实践加深对于本课程的学习和理解，并形成专业研究报告。 |
| 时间 | 项目安排（示例） | 机械制造方向---项目内容（示例） |
| 周 | 机械装备制造导论 | 介绍机械装备制造发展历史与新进展及发展趋势，使学生建立起对于机械装备制造的总体认识；讲解高端装备制造关键技术，包括基础工艺、基础材料、基础制造装备研发和系统集成水平等。 |
| 第二周 | 高端装备制造技术 | 深入了解高端装备制造领域关键技术，包括新能源汽车、船舶及海洋工程装备、航空航天、节能环保装备、能源装备等。学习高端装备制造技术研究方法与应用。 |
| 第三周 | Python语言编程及数字化技术应用 | 了解先进制造技术，包括智能制造、机器人、数字样机等，学习先进制造技术研究方法；介绍Python语言，通过Python编程实现数字化技术在先进制造领域中应用。 |
| 第四周 | 应用实践 | 学生通过学习高端装备及先进制造理论与应用，开发数字样机模型，结合深度学习等算法开展研究，通过实践加深对于本课程的学习和理解，并形成专业研究报告。 |
