科研一对一 | UVA+哥大 | 机器学习深度学习：数据中心中任务失败的预测

Posted 2021-04-03 BG Plus背景提升平台

课题名称

数据中心中任务失败的预测

课题介绍

本项目希望预测在数据中心中运行失败的任务，在其发生失败之前及时阻止其运行，以达到节约资源的目的。这个课题研究意义深远，在大公司中，通常需要SRE人员手动排查失败程序，利用机器学习和深度学习算法，可以提前准确预测出即将运行失败的任务，在其他PM重新启动，以达到节约资源的目的。

导师介绍

弗吉尼亚大学（UVA）计算机科学博士全奖在读，硕士毕业于哥伦比亚大学电气工程，本科毕业于吉林大学物理和金融双学士学位，在物理材料，金融和计算机领域均有顶级期刊和会议文章发表。目前科研方向主要为人工智能，机器学习等算法及在云计算领域的应用，同时也包含其在金融领域的应用。精通python和各种机器学习深度学习强化学习等算法，多次在国际会议做口头报告，共计发表8篇学术期刊与会议论文。对于转专业的科研方向与辅导有很多专业经验。

  

项目亮点

• 名校导师一对一指导

主导师为国内外顶尖学者与研究人员，深耕其专业领域，有国际顶级期刊/会议发表经历，能够对学生进行细致的辅导和指引。 导师将传授科研方法、布置相关科研任务，指导学生顺利完成，使之最大程度的亲身参与科研过程。

 

• 专业助教  答疑解惑

每一位学生都会配有一名专业助教，来协助主导师教学基础专业知识，从而提高学生学习效率，并让主导师课堂教学效益最大化。

• 形式灵活  量身定制

本项目为一对一，上课时间和上课方式都比较灵活，可以根据学生的情况随时做出调整。同时，也会根据学生兴趣作为切入点为学生量身定制科研内容和产出。

• 产出丰富  注重内涵

除了“硬产出”——项目结业证书、导师推荐信、科研报告或论文外，我们更加重视学生学术能力及思辨能力的提升。

适合对象

所有想要提高知识水平和学术能力、想要与全球名校研究员交流、想要发表高水平论文的学习者。尤其适合想要转专业、想要尽早了解意向专业进行科学研究以及想要申请深造的学生。

项目细节

本项目根据产出分为两种：基础版和飞跃版

基础版

● 产出：

★ 一篇高水准的科研报告

★ 导师签字版的项目结业证书

★ 导师推荐信

● 主导师课时：共8个课时，导师每周授课一次，约5-6周完成；

● 助教课时：根据学生情况由主导师进行安排；

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● 开课时间：全年滚动招生，名额有限，先到先得。

飞跃 版

● 产出：

★ 导师签字版的项目结业证书

★ 导师推荐信

★ 一篇国际英文会议论文或国际普通期刊论文（如EI、CPCI等）

●  主导师课时： 共15个课时，主导师每周授课一次，约15周完成；

● 助教课时：根据学生情况由主导师进行安排；

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● 开课时间：全年滚动招生，名额有限，先到先得。

P.S. 表现出色的学员，可以考虑为其提供暑期科研，或暑期科研套磁，科研期间表现良好可以获得美国导师推荐信。

●  申请流程&常见疑问  ●

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