认识负责老师
了解老师的教育背景、相关经历和指导方式。具体负责课程在报名时确认。
计算机导师
J
Jacky
人工智能与计算机研究
教育背景
- 武汉理工大学计算机科学与技术本科，均分 90。
- 莫纳什大学人工智能研究型硕士背景，GPA 3.9/4。
相关经历
- 机器人领域工程师，发表 3 篇机器人方向学术论文。
- 参与多机器人协同探索、规划、仿真、实验验证与论文写作。
指导方式
结合问题、算法与实验过程解释知识，指导学生说明实现思路。
C
Chris
编程与数据科学
教育背景
- 莫纳什大学数据科学学士，CGPA 3.85+，WAM 87。
- 香港大学人工智能硕士在读。
相关经历
- 具有课程 Tutor、PASS Leader 和 FIT3181 Kaggle 竞赛经历。
- 具有蚂蚁国际产品经理实习经历。
指导方式
通过练习、代码运行与结果分析，逐步梳理编程和数据科学概念。
K
Kevin
算法、机器学习与 AI 应用开发
教育背景
- 北京邮电大学计算机科学与技术本科。
- 香港大学人工智能硕士在读。
相关经历
- 具有车载语音交互项目经验，涉及意图识别、指代消解与服务接入。
- 具有文档检索问答项目经验，涉及语义切分、检索排序、模型微调及引用式回答。
指导方式
结合算法原理和具体代码，讲解从任务拆解到实现、验证的过程。
商科导师
I
Iris
商科与计算机课程
教育背景
- 莫纳什大学商业分析与金融科技学习背景，CGPA 3.8+。
- 香港大学统计与数据科学学习背景。
相关经历
- HolisticaQuant 金融科技智能投研项目第一作者，成果发布于 ChinaXiv。
- 具有抖音商业分析、小红书招聘实习及留学生教学经历。
指导方式
结合概念、案例和量化分析，帮助学生理清条件、步骤与结论。
R
Ryan
经济学与计量分析
教育背景
- 莫纳什大学经济学与计量经济学背景，CGPA 3.97。
相关经历
- 具有莫纳什大学经济学研究助理经历。
- 具有数据与消费者洞察公司实习经历。
指导方式
围绕经济理论、模型假设与实证结果，逐步梳理分析思路。