加州大学伯克利分校之背景提升项目，官方推荐计划
加州大学伯克利分校之背景提升项目，官方推荐计划
加州大学伯克利分校之背景提升项目，官方推荐计划
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伯克利工程学院研究生官方推荐计划，由伯克利工程学院教授以加州大学伯克利分校工程本科学生为参照，依据伯克利工程学院研究生的要求及需要，个性化研制此工程学院研究生官方推荐计划。此课程将帮助学生夯实工程核心基础，并延展至深入学术课题，让你成为全球任意一所工程学院研究生里的佼佼者。
师从工程界泰斗：加州大学伯克利分校工程学院首席技术官CTO-Tarek I. Zohdi教授；
触及工程界前沿研究理论及课题：机器学习与模拟仿真及其优化、无人机集群自治系统、3D机器人打印机等，由该领域最具声誉教授带领你一同探索；
夯实工程基础：用具象而美妙的数学模型铺开和展现你宏大的工程图景；
实时互动交流，碰撞智慧火花：利用科技手段，打造智能学习平台，实现与伯克利教授深度交流，与工程领域优秀学生团队合作，用过往所学探究工程界的未来；
灵活学习地点：不出国门即可与工程泰斗面对面；
八大课程模块，最大范围融会贯通：每周设有两个专业课题，最大范围覆盖工程领域知识点；
伯克利官方结课证书：获得加州大学伯克利分校工程学院官方出具的研究生官方推荐计划结课证书；
伯克利教授推荐：获得来自加州大学伯克利分校工程学院教授的亲笔推荐信。
与伯克利工程教授面对面
集结来自伯克利工程学院不同学科领域的四个教授，一同定制出此官方推荐计划的学术课程。考虑且衡量了每一个工程学生从本科到研究生所面临的挑战，帮助学生夯实工程领域核心基础，提高模拟仿真等技术的场景应用，培养解决现实问题及创造实际价值的能力。此课程为即将步入研究生/博士的工程学生开拓他们理想中的工程未来，助力他们进入梦想的学术领域。
此官方推荐计划将采用全球智慧课堂技术进行授课。学生将与伯克利工程学院教授建立频繁而长远的联系。课程之外，学生可以预约教授课外时间，进行更深入的交流探讨，为今后的工程学习和职业发展点睛添翼。
同时将面向伯克利工程学院本科学生开放，为希望升读伯克利工程学院研究生课程的学生打下良好工程根基。
于众人之中脱颖而出，向工程学术殿堂更进一步。
在这个课程中，你将直接师从伯克利工程学院颇具声望，屡获国际奖项的教授。他们将带领你磨砺以须，成为全球任意一所工程学院里的佼佼者。Tsu-Jae King Liu加州大学伯克利分校工程学院院长Roy W. Carlson工程学教授- Tsu-Jae King Liu加州大学伯克利分校工程学院院长Roy W. Carlson工程学教授
伯克利荣誉- U.S. News & World Report, 2020
诺贝尔学奖获得者22名
最佳电气工程专业第二名
最佳土木工程专业第一名
全球最佳大学第三名
最佳环境工程专业第一名
最佳工程专业第一名
最佳机械工程专业第二名
课程安排学术
课程为期四周，每周将设有2个工程课题。
参与此课程学生，应保证以下学习时间安排：
每周 6-8 小时教授授课学习（北京时间每周周末时间授课）
每周 12-20 小时独立学习时间
| 每周安排 | 课程主题一 | 课程主题二 |
| 第一周：Prof. M. Reza Alam | 编程核心要点 | 基础物理 I |
| 第二周：Prof. Oliver O’Reilly | 线性代数核心要点 | 基础物理 II |
| 第三周：Prof. Joshua Hug | 电路 | 概率与统计学基础 |
| 第四周：Prof. Tarek Zohdi | 模拟仿真、机器学习与优化 | 无人机集群自治系统的建模与仿真先进制造3D机器人打印机的建模与模拟仿真 |
入学要求
加州大学伯克利分校工程学院研究生官方推荐计划面向工科专业优秀的大三、大四学生及本科应届毕业生。申请者应有志于进入全球顶尖工程学院研究生或博士学习或研究：
✔本科大三、大四在读以及大学本科应届毕业生
✔GPA 3.0 及以上
✔雅思 6.0 分及以上（及同等托福成绩或英语内部测试成绩）
✔工程、计算机科学等相关理工科专业背景
✔入学学术考核
*如学生未能满足学术GPA或语言要求，可提交学术或语言方面补充材料，我将安排教授面试等酌情考虑录取。
完成此计划的学生，将获得：
✔伯克利官方结课证书：获得加州大学伯克利分校工程学院官方出具的研究生✔官方推荐计划结课证书；伯克利教授推荐：获得来自加州大学伯克利分校工程学院教授的亲笔推荐信。
课程详情
申请截止日期：2020 年 6 月 5 日
开课日期：2020 年 6 月 20
日授课时间：每周六周日中午12点 - 下午4点
课程长度：4周
课程费用：$9,000 起（含$7500学费）
授课语言：英语
学习模式：全球可移动式智慧课堂（LIVE TO DEVICE）
课程模块概览
第一周课程：编程与物理第二周课程：线性代数与物理
编程核心要点
学习Matlab / Python, 基本数列、定义和操作，函数与绘图。这些计算机编程必备的核心知识及技能，是针对计算机科学、数据科学和信息管理方向的学生所定制。
★基础编程基础
★数列、定义与操作
★函数与绘图
基础物理 I
通过流体力学和热力学的核心知识来理解对生命至关重要的水：流体的性质、流体动力学及热传导。
★基础热力
★学热传导
★流体力学
第二周课程：线性代数与物理
线性代数基础
复习线性代数在工程应用中的核心要点。从矩阵处理开始，广泛使用工程应用程序来阐明和引发矩阵运算、矩阵类型和矩阵属性。
★动机应用
★矩阵与向量代数：各种乘积
★特征值与特征向量★
基础物理 II
探索如何使用力学的基本原理和概念来建立控制各种机械行为的方程式。培养对所产生方程式的分析能力。
★静力学
★力学与材料学
★动力学
第三周课程：电路与概率及统计学
电路
在前期课程所讲述的数学工具基础上：学习如何将模拟电路建模为代数和微分方程系统，晶体管建模的基础知识以及如何将晶体管用于构建数字电路。
★电路电阻电路基本原理
★从电阻电路到线性代数方程的转化
★电感电路与电容电路基本原理
★一阶、二阶微分方程电路
概率和统计学核心要点
回顾概率与统计基础，包括计数问题、样本空间、概率、事件以及连续和离散随机变量。
★计数问题、样本空间、概率、事件
★连续随机变量：高斯分布与指数分布
★贝叶斯估计（最大先验估计与最大似然估计）
第四周课程：工业研究应用的建模与模拟仿真工具
模拟仿真、机器学习与优化
学习建模和模拟仿真技术、数值方法及它们在物理问题中的应用。这些物理问题涉及能源系统、材料工程、结构性分析、动力学和控制等，来自工程师及科学家在其职业生涯中可能遇到的真实世界情景。
★掌握“最优”和基于梯度的经典方法
★掌握现代机器学习的进化计算与遗传算法
无人机集群自治系统的建模与仿真
了解集群智能体的建模，用其动力及数值方法表述其运动。了解如何使用机器学习优化来进行训练集群。
★掌握模拟大型系统动力所需的方法
★掌握现代优化方法的应用
先进制造3D机器人打印机的建模与模拟仿真
了解如何建模和模拟仿真更为复杂的系统，例如3D打印机器人的动力，以及用于系统培训/优化的多物理场电动控制和机器学习。
★热传导和动力同时应用方法
★机器人的主要运动学
全球可移动式智慧课堂 LIVE TO DEVICE （LTD）
伯克利工程学院研究生官方推荐计划全球可移动式智慧课堂是由SHORELIGHT与伯克利工程学院共同倾力打造的智能学习平台。该平台改变了学生的传统学习模式，让学生能够足不出户即可接受美国高等教育。
此课程内容由伯克利工程学院教授亲自教授，学生不受学习地点的限制，在网络环境下即可参与课程学习。通过全球可移动式智慧课堂平台，学生与加州大学伯克利分校教授可以实时交流互动、探讨前沿科技理论，如同浸润在美国大学课堂。
通过此课程，学生还将与来自世界不同地区的同学建立联系，与加州大学伯克利分校教授深入交流，成为长久的学术交流伙伴。
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