伯克利 AI 基础夏令营

Apply7 全球升学平台与资深 AI 教育专家在加州大学伯克利分校推出机器学习与人工智能基础夏令营。人工智能正在全球范围内革新医疗、金融、娱乐和教育等行业，成为未来劳动力不可或缺的一项技能；通过掌握 AI 和机器学习，学生可以站在这场技术变革的前沿。授课导师拥有加州理工州立大学电子与电气工程学士（BSEE）及南加州大学电子与电气工程硕士（MSEE）学位，在硬件、软件和系统设计领域有超过 20 年经验，持有 20 多项专利，曾任圣地亚哥 Canyon Crest Academy 计算机科学教师，并著有《Python 与数学：机器学习的基础》与《人工神经网络：初学者指南》。

返回课程体系

年级: G9–10 · 高一高二；G11–12 · 申请季
时段: 暑期
类型: 夏校与特色 · 线下夏令营
授课形式: 线下集中授课 · 伯克利校园

课程特色

围绕核心能力展开，按学生的基础与目标推进。

01
第一周·基础技能：上午学习 Python 编程基础（数据结构、面向对象编程、Numpy／Pandas／Matplotlib），进而学习探索性数据分析、机器学习相关数学知识及梯度下降算法；下午开展数字逻辑设计，通过组合逻辑与时序逻辑的实操项目实践，最终使用 Basys 3 完成 FPGA 仿真。
02
第二周·高阶主题：上午学习机器学习技术，包括回归、聚类算法和神经网络；下午专注硬件描述语言（HDL），并整合两周所学完成一个简单神经网络作为结业项目。
03
先进工具：使用 Tinkercad、Logisim Evolution 以及 Jupyter Notebooks、Google Colaboratory 等基于 Python 的环境。
04
全面学习体验：住宿学生参与团队建设活动，周末探索斯坦福大学、加州大学伯克利分校及旧金山地标。
05
学生收益：掌握机器学习与人工智能的实践技能，提升大学申请竞争力；成绩优秀的学生可以获得导师的推荐信。

适合谁，怎么上

先确认学习目标，再安排适合孩子的节奏。

适合年级

即将升入 10 至 12 年级的学生。
先修要求：具备 Python 编程基础；了解基本的逻辑运算（与、或、非）；至少具备高中代数或同等水平的数学基础。课程将从零开始介绍机器学习所需的统计学、线性代数与微积分核心概念。
学生须自备个人电脑，并按要求安装 Tinkercad、Logisim Evolution、Java Development Kit、EDAplayground 等软件，同时拥有个人 Gmail 账号。
申请流程：递交申请材料并参加线上能力测试，通过测试后方可录取。

班级规模: 夏令营班课，线下集中授课；提供走读与住宿两种参营方式。
授课方式: 线下授课，地点为加州大学伯克利分校校园。每日上午 9:30–12:30 与下午 2:00–5:00 为课程时间，晚间安排作业及团队建设活动（仅限住宿学生），周末安排校园与城市参访。
开课安排: 每年暑期开营，为期两周；具体档期与报名截止时间请联系 Apply7.ai 咨询。

先用 30 分钟，把孩子现在的问题说清楚。

一次沟通，帮你判断孩子现在最需要的是测评、课程，还是一位长期导师。