伯克利工程學院研究生官方推薦計劃，由伯克利工程學院教授以加州大學伯克利分校工程本科學生為參照，依據伯克利工程學院研究生的要求及需要，個性化研制此工程學院研究生官方推薦計劃。此課程將幫助學生夯實工程核心基礎，并延展至深入學術課題，讓你成為全球任意一所工程學院研究生里的佼佼者。
師從工程界泰斗：加州大學伯克利分校工程學院首席技術官CTO-Tarek I. Zohdi教授；
觸及工程界前沿研究理論及課題：機器學習與模擬仿真及其優化、無人機集群自治系統、3D機器人打印機等，由該領域最具聲譽教授帶領你一同探索；
夯實工程基礎：用具象而美妙的數學模型鋪開和展現你宏大的工程圖景；
實時互動交流，碰撞智慧火花：利用科技手段，打造智能學習平臺，實現與伯克利教授深度交流，與工程領域優秀學生團隊合作，用過往所學探究工程界的未來；
靈活學習地點：不出國門即可與工程泰斗面對面；
八大課程模塊，**范圍融會貫通：每周設有兩個專業課題，**范圍覆蓋工程領域知識點；
伯克利官方結課證書：獲得加州大學伯克利分校工程學院官方出具的研究生官方推薦計劃結課證書；
伯克利教授推薦：獲得來自加州大學伯克利分校工程學院教授的親筆推薦信。
與伯克利工程教授面對面
集結來自伯克利工程學院不同學科領域的四個教授，一同定制出此官方推薦計劃的學術課程?？紤]且衡量了每一個工程學生從本科到研究生所面臨的挑戰，幫助學生夯實工程領域核心基礎，提高模擬仿真等技術的場景應用，培養解決現實問題及創造實際價值的能力。此課程為即將步入研究生/博士的工程學生開拓他們理想中的工程未來，助力他們進入夢想的學術領域。
此官方推薦計劃將采用全球智慧課堂技術進行授課。學生將與伯克利工程學院教授建立頻繁而長遠的聯系。課程之外，學生可以預約教授課外時間，進行更深入的交流探討，為今后的工程學習和職業發展點睛添翼。
同時將面向伯克利工程學院本科學生開放，為希望升讀伯克利工程學院研究生課程的學生打下良好工程根基。
于眾人之中脫穎而出，向工程學術殿堂更進一步。
在這個課程中，你將直接師從伯克利工程學院頗具聲望，屢獲國際獎項的教授。他們將帶領你磨礪以須，成為全球任意一所工程學院里的佼佼者。Tsu-Jae King Liu加州大學伯克利分校工程學院院長Roy W. Carlson工程學教授- Tsu-Jae King Liu加州大學伯克利分校工程學院院長Roy W. Carlson工程學教授
伯克利榮譽- U.S. News & World Report, 2020
諾貝爾學獎獲得者22名
**電氣工程專業第二名
**土木工程專業**名
全球**大學第三名
**環境工程專業**名
**工程專業**名
**機械工程專業第二名
課程安排學術
課程為期四周，每周將設有2個工程課題。
參與此課程學生，應保證以下學習時間安排：
每周 6-8 小時教授授課學習（北京時間每周周末時間授課）
每周 12-20 小時獨立學習時間
| 每周安排 | 課程主題一 | 課程主題二 |
| **周：Prof. M. Reza Alam | 編程核心要點 | 基礎物理 I |
| 第二周：Prof. Oliver O’Reilly | 線性代數核心要點 | 基礎物理 II |
| 第三周：Prof. Joshua Hug | 電路 | 概率與統計學基礎 |
| 第四周：Prof. Tarek Zohdi | 模擬仿真、機器學習與優化 | 無人機集群自治系統的建模與仿真先進制造3D機器人打印機的建模與模擬仿真 |
入學要求
加州大學伯克利分校工程學院研究生官方推薦計劃面向工科專業優秀的大三、大四學生及本科應屆畢業生。申請者應有志于進入全球頂尖工程學院研究生或博士學習或研究：
?本科大三、大四在讀以及大學本科應屆畢業生
?GPA 3.0 及以上
?雅思 6.0 分及以上（及同等托福成績或英語內部測試成績）
?工程、計算機科學等相關理工科專業背景
?入學學術考核
*如學生未能滿足學術GPA或語言要求，可提交學術或語言方面補充材料，我將安排教授面試等酌情考慮錄取。
完成此計劃的學生，將獲得：
?伯克利官方結課證書：獲得加州大學伯克利分校工程學院官方出具的研究生?官方推薦計劃結課證書；伯克利教授推薦：獲得來自加州大學伯克利分校工程學院教授的親筆推薦信。
課程詳情
申請截止日期：2020 年 6 月 5 日
開課日期：2020 年 6 月 20
日授課時間：每周六周日中午12點 - 下午4點
課程長度：4周
課程費用：$9,000 起（含$7500學費）
授課語言：英語
學習模式：全球可移動式智慧課堂（LIVE TO DEVICE）
課程模塊概覽
**周課程：編程與物理第二周課程：線性代數與物理
編程核心要點
學習Matlab / Python, 基本數列、定義和操作，函數與繪圖。這些計算機編程必備的核心知識及技能，是針對計算機科學、數據科學和信息管理方向的學生所定制。
★基礎編程基礎
★數列、定義與操作
★函數與繪圖
基礎物理 I
通過流體力學和熱力學的核心知識來理解對生命至關重要的水：流體的性質、流體動力學及熱傳導。
★基礎熱力
★學熱傳導
★流體力學
第二周課程：線性代數與物理
線性代數基礎
復習線性代數在工程應用中的核心要點。從矩陣處理開始，廣泛使用工程應用程序來闡明和引發矩陣運算、矩陣類型和矩陣屬性。
★動機應用
★矩陣與向量代數：各種乘積
★特征值與特征向量★
基礎物理 II
探索如何使用力學的基本原理和概念來建立控制各種機械行為的方程式。培養對所產生方程式的分析能力。
★靜力學
★力學與材料學
★動力學
第三周課程：電路與概率及統計學
電路
在前期課程所講述的數學工具基礎上：學習如何將模擬電路建模為代數和微分方程系統，晶體管建模的基礎知識以及如何將晶體管用于構建數字電路。
★電路電阻電路基本原理
★從電阻電路到線性代數方程的轉化
★電感電路與電容電路基本原理
★一階、二階微分方程電路
概率和統計學核心要點
回顧概率與統計基礎，包括計數問題、樣本空間、概率、事件以及連續和離散隨機變量。
★計數問題、樣本空間、概率、事件
★連續隨機變量：高斯分布與指數分布
★貝葉斯估計（**先驗估計與**似然估計）
第四周課程：工業研究應用的建模與模擬仿真工具
模擬仿真、機器學習與優化
學習建模和模擬仿真技術、數值方法及它們在物理問題中的應用。這些物理問題涉及能源系統、材料工程、結構性分析、動力學和控制等，來自工程師及科學家在其職業生涯中可能遇到的真實世界情景。
★掌握“**”和基于梯度的經典方法
★掌握現代機器學習的進化計算與遺傳算法
無人機集群自治系統的建模與仿真
了解集群智能體的建模，用其動力及數值方法表述其運動。了解如何使用機器學習優化來進行訓練集群。
★掌握模擬大型系統動力所需的方法
★掌握現代優化方法的應用
先進制造3D機器人打印機的建模與模擬仿真
了解如何建模和模擬仿真更為復雜的系統，例如3D打印機器人的動力，以及用于系統培訓/優化的多物理場電動控制和機器學習。
★熱傳導和動力同時應用方法
★機器人的主要運動學
全球可移動式智慧課堂 LIVE TO DEVICE （LTD）
伯克利工程學院研究生官方推薦計劃全球可移動式智慧課堂是由SHORELIGHT與伯克利工程學院共同傾力打造的智能學習平臺。該平臺改變了學生的傳統學習模式，讓學生能夠足不出戶即可接受美國高等教育。
此課程內容由伯克利工程學院教授親自教授，學生不受學習地點的限制，在網絡環境下即可參與課程學習。通過全球可移動式智慧課堂平臺，學生與加州大學伯克利分校教授可以實時交流互動、探討前沿科技理論，如同浸潤在美國大學課堂。
通過此課程，學生還將與來自世界不同地區的同學建立聯系，與加州大學伯克利分校教授深入交流，成為長久的學術交流伙伴。
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