国际项目
2026暑期新加坡国立大学实地官方项目
一、学校简介
新加坡国立大学(National University of Singapore，简称NUS)是首屈一指的世界级顶尖大学，成立于1905年，拥有超过百年的建校历史。NUS共设有16所学院，横跨新加坡三大校区，并在全球超过15个城市设有海外学院。其完整的院校及专业体系，实力强大的研究机构，丰富多彩的社团，为来自100个国家与地区的40,000多名学生提供先进的教育资源及优良的校园生活体验。新加坡国立大学在工程、计算机科学、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域的研究享有世界盛名。2026年QS排名中，新加坡国立大学位列世界第8名，亚洲第1名。
二、项目概况
项目内容（参考）
Road to Large Language Models: Basics of Machine Learning in Language Processing大语言模型之路：语言处理中的机器学习
本课程聚焦自然语言处理（NLP）这一机器学习（ML）与人工智能（AI）的重要应用领域，涵盖文本分类、翻译、摘要与问答等典型任务。学员将系统了解NLP模型从传统方法到现代架构的发展脉络，包括循环神经网络（RNN）以及支撑ChatGPT、Gemini等大语言模型的Transformer。通过引导式实践，学员将动手修改简单神经网络模型，完成基础NLP任务（如情感分析）。同时，课程还将探讨生成式AI在教育等领域的伦理与社会影响、应用边界与局限性。结业后，学员能够理解AI在NLP中的主要应用思路，并具备使用基础机器学习方法处理文本数据与改进简单NLP模型的能力。
学术课程（参考）
*课程由新加坡国立大学持续和终身教育学院提供，课程大纲与师资安排以最终版本为准。
Pre-requisites 预备知识
本课程无特定的预备知识要求。熟悉编程（任何语言）会对学习有所帮助；微积分、线性代数和统计学也会对接下来的学习有所帮助。
Academic Course Intro 学术课程介绍
自然语言处理（NLP）是人工智能和机器学习的主要应用之一，通常用于文本分类、翻译、总结、回答问题等任务。NLP最近凭借OpenAI的ChatGPT获得了特别的关注，这是一种聊天机器人，能够以对话的方式对文本输入产生类似人类的响应，这代表着与以前的功能相比有了重大飞跃。本课程向参与的学生介绍机器学习，特别是深度学习模型如何执行NLP的基本概念，以及驱动新型语言模型（如ChatGPT）的转换器架构。
Course Topics 课程主题
人工智能与深度学习导论
NLP的基本概念
处理单词的词袋方法
序列模型
授课教师（参考）
项目由NUS SCALE指定的教师授课，具备各领域的教学研究背景和丰富的行业经验，往期课程师资可参考：
Edmund Low
Associate Professor, University Scholars Programme
Edmund Low 现任新加坡国立大学书院（NUS College）副教授，获耶鲁大学环境工程博士学位。作为环境工程师与数据科学家，他运用计算建模与数据分析推动环境改善与公共健康保护。他是NUS College“数据推理”模块的首任协调人（2022–2025），曾任大学学者课程（USP）量化推理负责人及中心主任，多次荣获NUS与USP教学卓越奖。
Dr. Edmund 积极推动终身学习，合作开设工学学士（BTech）与继续教育课程，合作伙伴涵盖NUS多个学院及新加坡工程师学会。在加入NUS前，他曾于新加坡国家环境局任职，负责环境质量监测系统建设。
教学与研究方向：环境工程、数据科学、人工智能、数据分析、量化推理、空气与水质、环境健康与安全。研究聚焦污染物溯源与修复、气候变化影响评估、空气质量建模及环境与人类健康议题。
Feng Mengling
Assistant Professor, Saw Swee Hock School of Public Health
Feng Mengling是新加坡国立大学苏瑞福公共卫生学院的资深学者，同时也是新加坡国立大学数据科学研究所的助理研究主任和国立大学医院的高级助理院长，负责大数据分析和医疗人工智能计划。他的研究方向是开发机器学习算法，从大量数据中提取可操作的知识，从而提高医疗保健质量。他的研究汇集了深度学习、优化、信号处理、统计因果推理和大数据管理方面的概念和工具。
行程安排
*以上为项目参考日程，实际日程可能有调整，以开课前最终日程安排为准。
三、项目时间：
2026年7月6日-7月12日（拟定）
时长7天，包含一门 20 课时，15小时的线下学术课程。
四、报名要求
1.徐特立学院/未来精工技术学院/国家卓越工程师学院学生。
2.语言要求：语言成绩达到托福79分/雅思6.0/大学英语四级500分/大学英语六级470分。符合以上语言要求的同学优先录取，如无以上语言成绩，请提供其他语言证明或通过项目组评估。
3.限额40人，报名结束后符合报名条件的同学将综合评估录取，不符合要求者将取消报名资格，名额顺延。如需面试，另行通知。
五、项目费用
16,800元人民币/人/项目。
此费用包含：
学术课程及材料费用、教室费用、住宿费用、项目日程统一安排的交通费用、项目安排参访的门票费用、覆盖项目日期的境外旅行意外险费用
*不包含：往返机票及个人行程的交通费用、三餐费用（预估1,200元/周）、项目标准安排以外的个人消费
注：集体项目要求同进同出，所有团员需行程一致，统一航班，行程为北京-新加坡-北京，行程所需机票将由项目方统一组织购买团票。
六、项目收获
该项目结束后可认定1学分校内公选课学分。
AcceptanceLetter录取信
参加NUS SCALE寒假课程，完成报名的同学将收到官方录取信。
Official Learning Platform 官方学习平台
NUS SCALE将在其在线学习平台 Canvas 上为学员建立个人账户。每位学员都将使用自己的 Canvas 账户接收学校通知、访问讲师分配的学习任务、提交作业和下载课程资料。
Assessment Reports 成绩测评报告
成功完成课程所有要求并且通过测评的学员将获得由授课老师签字的成绩测评报告。
Commendation Letter 优秀学员证明
小组课题成绩最高的小组，每位成员将收到一封优秀学员证明。
Certificate of Completion 项目结业证书
成功完成课程所有要求（包括通过评估）的学员将获得由 NUS SCALE 颁发的项目结业证书。
https://scale.nus.edu.sg/home/youth/youth-programme-data-analytics-and-mathematical-statistics
* 该证书样本仅作为展示，不可下载或宣传使用。
