授课语言
中文
当前课程费用
20,410
位置
上海
X ACADEMY
全球开拓者峰会
-
2024.07.25 - 08.07
主修课 X-Core
计算社会科学
Computational Social Science
COURSE INTRO
课程简介 01
COURSE INTRO
课程简介 01
计算社会科学是基于人、人的行为、人与人之间的关系的研究，AI 技术潮下各行各业的数字化改造让社会科学研究有了新的可能：计算社会科学家们使用机器学习等新方法，以前所未有的深度与广度收集分析数据；网络分析、词向量帮助我们找到诸如 TikTok 成为巴以冲突中的一手信源这些社会热议现象背后的原因，并为社会问题和文化研究开拓新的道路。在冲突与挑战并存的未来，计算社科的应用将更加丰富广泛，那么我们又如何从严谨的定义中去认识这门学科？
「FusionX 计算社会科学」将从理论基础开始，带你深入理解支持向量机等经典机器学习算法，以及神经网络等深度学习方法在自然语言处理、数据挖掘等项目中的应用；通过练习使用 Python 和一系列工具复现计算社科经典论文中的模型，系统锻炼在多学科领域的研究中进行模型选择、参数调整和结果分析的能力。
计算社会科学是基于人、人的行为、人与人之间的关系的研究，AI 技术潮下各行各业的数字化改造让社会科学研究有了新的可能：计算社会科学家们使用机器学习等新方法，以前所未有的深度与广度收集分析数据；网络分析、词向量帮助我们找到诸如 TikTok 成为巴以冲突中的一手信源这些社会热议现象背后的原因，并为社会问题和文化研究开拓新的道路。在冲突与挑战并存的未来，计算社科的应用将更加丰富广泛，那么我们又如何从严谨的定义中去认识这门学科？
「FusionX 计算社会科学」将从理论基础开始，带你深入理解支持向量机等经典机器学习算法，以及神经网络等深度学习方法在自然语言处理、数据挖掘等项目中的应用；通过练习使用 Python 和一系列工具复现计算社科经典论文中的模型，系统锻炼在多学科领域的研究中进行模型选择、参数调整和结果分析的能力。
COURSE OUTCOME
课程产出 02
COURSE OUTCOME
课程产出 02
课程结束时，你将有机会运用所学，完成一种类型的产出，例如：
一个自己感兴趣的社科类研究项目
为一个大型项目（如：APP 的设计与开发）设计并完成调研与分析。
*最终产出的类型与内容，以探索者在参与顶点项目 X-Capstone 后的成品为准
课程结束时，你将有机会运用所学，完成一种类型的产出，例如：
一个自己感兴趣的社科类研究项目
为一个大型项目（如：APP 的设计与开发）设计并完成调研与分析。
*最终产出的类型与内容，以探索者在参与顶点项目 X-Capstone 后的成品为准
COURSE CONTENTS
课程内容 03
COURSE CONTENTS
课程内容 03
01 什么是计算社会科学
理论：了解研究方法和需要的编程工具
实践：创建个人 github 主页
02 大数据
理论：学习什么是大数据以及如何应用大数据做研究 传统的调查研究方法理论：如调查访谈和因果推断
实践：做一个自己的研究设计
03 网络科学
理论：了解网络科学发展历史，中心性等测量指标含义
实践：使用 networkx 对经典网络数据进行网络分析，学习无标度模型等经典网络模型
04 机器学习
理论：了解机器学习的分类（如：朴素贝叶斯）、特征工程、超参数和模型验证
实践：使用 Scikit-learn对鸢尾花数据集进行分析
05 机器学习算法
理论：线性回归、支持向量机、决策树与随机森林
实践：在人脸数据上尝试进行分类
06 神经网络
理论：了解卷积和循环神经网络等经典神经网络，学习使用 pytorch
实践：在实际市场数据上搭建神经网络进行预测
07 Word2vec
理论：了解什么是词嵌入
实践：学习基于 Pytorch 的 Word2vec，加载预训练模型进行分析
08 自然语言处理
理论：了解词袋模型和主题模型等文本挖掘的模型，并学习如何进行文本情感分析
实践：对不同材料进行文本分析
01 什么是计算社会科学
理论：了解研究方法和需要的编程工具
实践：创建个人 github 主页
02 大数据
理论：学习什么是大数据以及如何应用大数据做研究 传统的调查研究方法理论：如调查访谈和因果推断
实践：做一个自己的研究设计
03 网络科学
理论：了解网络科学发展历史，中心性等测量指标含义
实践：使用 networkx 对经典网络数据进行网络分析，学习无标度模型等经典网络模型
04 机器学习
理论：了解机器学习的分类（如：朴素贝叶斯）、特征工程、超参数和模型验证
实践：使用 Scikit-learn对鸢尾花数据集进行分析
05 机器学习算法
理论：线性回归、支持向量机、决策树与随机森林
实践：在人脸数据上尝试进行分类
06 神经网络
理论：了解卷积和循环神经网络等经典神经网络，学习使用 pytorch
实践：在实际市场数据上搭建神经网络进行预测
07 Word2vec
理论：了解什么是词嵌入
实践：学习基于 Pytorch 的 Word2vec，加载预训练模型进行分析
08 自然语言处理
理论：了解词袋模型和主题模型等文本挖掘的模型，并学习如何进行文本情感分析
实践：对不同材料进行文本分析
PREREQUISITES
前置要求 04
PREREQUISITES
前置要求 04
一定的编程基础（Python 最佳），了解线性代数、微积分。
*预习阶段导师与学术领袖将帮助你完成前置要求的学习
一定的编程基础（Python 最佳），了解线性代数、微积分。
*预习阶段导师与学术领袖将帮助你完成前置要求的学习
"XA 给我自己带来了什么， CS 素养的提高自是不必说，我更感谢的是，能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT，CIT 学生，请教了无所不能 debug 的助教，也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的，但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长，去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗，造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的：我们永远都还可以更勇敢一点。"
Haiyi Jin 探索者
复旦大学
"XA 给我自己带来了什么， CS 素养的提高自是不必说，我更感谢的是，能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT，CIT 学生，请教了无所不能 debug 的助教，也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的，但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长，去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗，造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的：我们永远都还可以更勇敢一点。"
Haiyi Jin 探索者
复旦大学
"XA 给我自己带来了什么， CS 素养的提高自是不必说，我更感谢的是，能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT，CIT 学生，请教了无所不能 debug 的助教，也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的，但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长，去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗，造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的：我们永远都还可以更勇敢一点。"
复旦大学
MENTORS
课程导师 05
MENTORS
课程导师 05
王成军 Chengjun
2020 - 2022、2024 学术导师
南京大学 新闻传播学院副教授、博士生导师
计算传播学实验中心主任
香港城市大学 互联网挖掘实验室研究员
曾任中国新闻史学会计算传播学专委会秘书长（2018-2020）。致力于采用计算社会科学视角研究人类传播行为，内容包括社交媒体上的信息扩散、注意力流动和计算叙事，研究成果发表于 SSCI 和 SCI 索引的期刊，例如 Internet Research、Cyberpsychology、Telematics and Informatics 等。
王成军 Chengjun
2020 - 2022、2024 学术导师
南京大学 新闻传播学院副教授、博士生导师
计算传播学实验中心主任
香港城市大学 互联网挖掘实验室研究员
曾任中国新闻史学会计算传播学专委会秘书长（2018-2020）。致力于采用计算社会科学视角研究人类传播行为，内容包括社交媒体上的信息扩散、注意力流动和计算叙事，研究成果发表于 SSCI 和 SCI 索引的期刊，例如 Internet Research、Cyberpsychology、Telematics and Informatics 等。
ACADEMIC LEADS
课程助教 06
ACADEMIC LEADS
课程助教 06
刀玮皓 Weihao
2022、2024 学术助教
中国人民大学社会与人口学院学士，研究生在读
中国人民大学社会与人口学院学士，现研究生在读。目前研究方向为网络科学在人口学中的应用，网络文化、网络科学和文本分析。曾以二作身份在中文核心期刊《人口研究》发表论文。喜欢纯音乐、电影、科幻小说，视觉小说爱好者。
钱唐亿 Jerry
2021、2024 学术助教
研究生即将入读卡内基梅隆大学 商业智能与数据分析项目
埃默里大学 计量科学专业学士 辅修计算机科学
广泛学习过关于机器学习，统计推断，量化金融，以及计算社会学等技术。热衷于探索和实践图深度学习，社会网络分析等基于网络的预测和统计推断。拥有主导和参与“应用图神经网络对于市场并购事件预测”的研究，以及“对于 Yelp 餐厅评论网络的统计推断”项目的经历。兴趣爱好包括唱、跳、rap、击剑。
刀玮皓 Weihao
2022、2024 学术助教
中国人民大学社会与人口学院学士，研究生在读
中国人民大学社会与人口学院学士，现研究生在读。目前研究方向为网络科学在人口学中的应用，网络文化、网络科学和文本分析。曾以二作身份在中文核心期刊《人口研究》发表论文。喜欢纯音乐、电影、科幻小说，视觉小说爱好者。
钱唐亿 Jerry
2021、2024 学术助教
研究生即将入读卡内基梅隆大学 商业智能与数据分析项目
埃默里大学 计量科学专业学士 辅修计算机科学
广泛学习过关于机器学习，统计推断，量化金融，以及计算社会学等技术。热衷于探索和实践图深度学习，社会网络分析等基于网络的预测和统计推断。拥有主导和参与“应用图神经网络对于市场并购事件预测”的研究，以及“对于 Yelp 餐厅评论网络的统计推断”项目的经历。兴趣爱好包括唱、跳、rap、击剑。
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中文
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位置
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全球开拓者峰会
-
2024.07.25 - 08.06
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常见问题 FAQ
主修课师生比怎么样？
在每一年的 X ACADEMY 暑期项目中，导师 + 助教与探索者数量的比例为 1 : 5，每门课程将会有 1 - 2 名导师及 2 - 5 位课程助教（学术领袖），相比于传统的大班课，你将得到更为充足的交流和学习机会。
听说 X ACADEMY 的主修课非常硬核，开课时会不会跟不上？
在 X ACADEMY 我只能学习一门主修课程吗？
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© 2024 | 上海得斯教育科技有限公司 | 成立于 2016. | 沪ICP备2021004001号-6
OUR CIVILIZATION WAS BUILT ON TECHNOLOGY. OUR CIVILIZATION IS BUILT ON TECHNOLOGY. TECHNOLOGY IS THE GLORY OF HUMAN AMBITION AND ACHIEVEMENT, THE SPEARHEAD OF PROGRESS, AND THE REALIZATION OF OUR POTENTIAL. FOR HUNDREDS OF YEARS, WE PROPERLY GLORIFIED THIS – UNTIL RECENTLY. WE, AT X ACADEMY, ARE HERE TO REVITALIZE THAT SPIRIT. TO US, THE FUTURE IS A CANVAS OF VAST POSSIBILITY, PAINTED WITH THE BRUSHES OF INNOVATION, CREATIVITY, AND OPTIMISM. WE BELIEVE IN A FUTURE WHERE TECHNOLOGY CONTINUES TO BE THE BACKBONE OF ADVANCEMENT, NOT JUST IN MATERIAL TERMS BUT AS A MEANS TO ELEVATE HUMAN EXPERIENCE AND CONSCIOUSNESS. WE ARE THE FUTURE OPTIMISTS, THE DREAMERS, THE MAKERS, AND THE DOERS. WE STAND READY TO COLLABORATE, TO INNOVATE, AND TO BUILD A BETTER TOMORROW WITH YOU. JOIN US, AS WE EMBARK ON THIS JOURNEY TO IGNITE THE FLAMES OF PROGRESS AND TO CHERISH THE TECHNOLOGY THAT MAKES IT POSSIBLE. IT IS TIME, ONCE AGAIN, TO RAISE THE TECHNOLOGY FLAG. IT IS TIME TO BE TECHNO-OPTIMISTS. WITH X ACADEMY, LET'S BUILD A BRIGHTER FUTURE TOGETHER.
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