理工卓越课程 | 电子与计算机领域课程
电子与计算机领域课程
理工卓越课程
前言
香港中文大学（深圳）理工学院隆重推出理工卓越课程（Elite Program in Science and Engineering, EPSE），致力于为社会人士提供一系列专业的理工类课程培训。这不仅是一个学习的机会，更是一个提升自我、拓宽视野的绝佳平台。
01
模拟与射频集成电路设计及实验
本课程旨在向理工科学生介绍模拟与射频集成电路的设计和测试实验。课程实验内容涵盖关键组件，包括运算放大器、射频放大器、振荡器、混频器和收发机。学生可使用业界广泛采用的 EDA 工具，如 Keysight 和 Cadence软件，进行模拟和特性分析。课程将提供一系列实验来构建和评估相关电路。在这些实验室中，学生将亲身体验如何使用专业设备，包括示波器、信号源、网络分析仪和频谱分析仪进行电路测量和特性分析。
课程大纲
CMOS运算放大器设计、仿真和分析
射频放大器（低噪声放大器、功率放大器）设计、仿真、分析和测试
振荡器设计、仿真、分析和测试
混频器设计、仿真、分析和测试
5G NR接收机系统设计、仿真、分析和测试
总课时
21-24课时
授课时间
6月15日 - 7月7日（每周六）
上午: 8:00 - 11:30
下午: 14:00 - 17:30
授课地点
香港中文大学（深圳）
授课语言
中文
入读要求
电子、计算机、自动化、软件本科相关专业
课程费用
25000元
授课老师介绍
1
吴亮
香港中文大学（深圳）理工学院
校长青年学者，助理教授
教育背景
博士（香港科技大学）
硕士（复旦大学）
学士（复旦大学）
研究领域
射频 / 毫米波 / 太赫兹集成电路与系统
个人网页
https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/wuliang/
02
数据分析与机器学习导论
本课程介绍数据分析，包括数据挖掘和现代统计学习方法。本课程涵盖的主题包括：回归的线性方法、分类的线性方法、基扩展和正则化、基于树的方法、支持向量机、神经网络、模型评估和选择、聚类等。本课程可以为工程技术人员参与数据分析与人工智能相关的科研与开发工作提供相关的知识储备与能力训练。
课程大纲
机器学习基础
线性回归与正则化
分类方法
非线性回归模型
支持向量机
基于树的方法
深度学习简介
无监督学习
应用案例：在线社交网络中的统计推断
总课时
28 课时
授课时间
7月20日 - 8月11日（每周六+每周日）
周六：上午 8:00 - 11:30
周日：上午 8:00 - 11:30
授课地点
香港中文大学（深圳）
授课语言
中文
入读要求
概率与统计，线性代数，python
课程费用
25000元
授课老师介绍
1
唐晓莹
香港中文大学（深圳）理工学院
助理教授
教育背景
博士后/研究员（香港中文大学 & 洛桑联邦理工大学）
博士（香港中文大学）
学士（中国电子科技大学英才学院）
研究领域
算法设计；智能网络；人工智能；机器学习
个人网页
https://sse.cuhk.edu.cn/faculty/tangxiaoying
2
吴辰晔
香港中文大学（深圳）理工学院
校长青年学者，助理教授
教育背景
博士（清华交叉信息研究院）
研究领域
智能能源系统
个人网页
http://www.wuchenye.cn
3
陈怿
香港中文大学（深圳）理工学院
研究助理教授
教育背景
博士（香港中文大学）
学士（北京邮电大学）
研究领域
无线通信和网络；资源分配和优化；大数据分析
个人网页
https://myweb.cuhk.edu.cn/yichen
03
课程报名
报名方式
请扫描下方小程序缴费报名
报名费
300元（费用一旦缴纳，概不退换）
须知
1.学院将根据缴费信息联系学员收集申请材料，报名成功的学员将会收到邮件通知。
2.若报名人数不满足当期开班要求，将延期开课。
3.课程完成后，将授予香港中文大学（深圳）理工卓越课程结业证书。
更多课程
更多详情可查看学院官网：
https://sse.cuhk.edu.cn/page/1667
联系方式
电话：0755-23519510
邮箱：epse@cuhk.edu.cn
【END】
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科研速递 | 理工学院林天麟教授团队在Nature Communications上发表文章