科研主题：计算机科学与程序设计（计算机科学简介、程序设计入门、Python 程序语言、初等算法和数据结构、机器学习和数据挖掘初步等）
软性背景：有一定的科研履历者优先；
科研导师：UCB - EECS类专业导师；
科研地点：UCB 科研组会议室。
科研亮点
1. 进入美国名校实验室/科研组，接触尖端科学
为未来赴美深造做准备；科研经历是美国名校申请的基石，顶级名校的科研项目是对学生有能力完成名校学业最好的证明；
2. 师从导师开展实验项目
高层次的人脉和校友关系，与学生为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科学院院士、教授、名校博士、硕士，学生将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质；
3. 获得导师推荐信和科研证书；
对于优秀学生可以获得名校导师的推荐信，大大助力未来的留学申请；
4. 全天候专业英语环境，迅速提升专业水平；
提升沟通和专业英语水平，提升专业知识和能力，用实践使学生的理论知识更加具体形象；
5. 高含金量收获助力未来留学深造及就业
在名校导师指导下的科研过程将帮助学生明确自身发展方向，不断深化对于美国学界的了解与认同，帮助参与学生及家长明确未来的学校及专业申请方向；从而更好的明确留学的目的与意义，摆脱盲目，获得真知；
科研内容
该研究计划旨在让对EECS与工程领域有兴趣的学生对EECS有全面详尽的了解，并且能够初步入门。科研与材料将采用伯克利大学相同的内容，每位学生都能和导师个性化咨询交流，有针对性地进行指导。
该研究将介绍计算机科学重点概念的讲解，入门和巩固程序设计的技术。学生将会学习初等的算法和数据结构，为接下来的深入学习打下基础。同时，学生将会探究学习机器学习领域的基础知识，并且将有机会接触到深度学习等前沿技术。
实践是学习的重要一环，该研究计划将辅导学生的编程实践能力，包括 Python 程序语言、LeetCode 在线算法测试和 Kaggle 数据挖掘竞赛等。
科研完成时，学生将会全面了解伯克利工程科研的培养流程，并对EECS专业有一个完整的认知，对学生今后的专业选择或者人生规划有很大的助益。
研究模块 1 ---- Programming Intro (编程入门)
编程是学习EECS科研的一个重要组成部分，无论是基础的算法和数据结构，还是进阶的人工智能、网络、系统和安全，都需要学生具备扎实的编程基础，因此编程的重要性不言而喻。然而，大部分大学科研都假定学生将会在选修科研之前自行学习入门编程，因此在进入本科科研之前具备编程基础，对学生的学习将大有助益。导师将会借鉴伯克利 CS 61A 科研的内容，用最新的内容引导学生，最终学生将能用 Python 语言独立完成项目作为模块的总结。
研究模块 2 ---- Algorithm and Data Structures (算法与数据结构)
算法和数据结构是EECS的核心，这个模块将会重点讲解算法的重要概念——时间复杂度和空间复杂度，以及基本的算法和数据结构，例如搜索、排序、动态规划、数组、链表、队列、栈等等。导师同时提供伯克利的海量资源供学生参考。学生将能独立解决算法问题，对日后的专业学习都大有裨益。
研究模块 3 ---- Big Data (大数据)
大数据技术（包括计算机视觉、无人车等等）是当前硅谷最热门的领域，模块将会重点介绍大数据时代下机器学习和数据挖掘技术。学生将学习基础的机器学习算法和概念，并在国际著名的大数据竞赛平台 Kaggle 接触一手的大数据。导师将指导学生在 Kaggle 参加并完成 MNIST 任务。
研究模块 4 ---- Deep Learning (深度学习)
承接上一模块的内容，学生将有机会接触最新的深度学习技术以解决大数据问题。重点讲解人工神经网络、反向传播算法、卷积神经网络等概念，并编写代码，利用 MNIST 数据集，完成手写数字识别的任务。
科研收获
1.体会伯克利快节奏的学术氛围，挑战自身能力；
2.拓宽学生视野。伯克利的计算机学术排名长期处于美国前四，而且坐落于世界信息产业的核心地带——硅谷，具有浓厚的创新创业氛围；
3.学生将有机会与顶尖教授零距离交流，了解学术界和工业界的前沿风向；
4.学生将在进入大学学习前，全面了解伯克利和其他顶级美国大学计算机系的培养流程，并对专业有完整的认知，不仅为大学打下一个良好的基础，也对学生今后的专业选择或者人生规划有很大的助益。
选拔流程
1. 提交报名表；2. 科研组择优面试；
3. 面试通过后，发送录取确认书；
4. 协调机票、接机、住宿；
5. 赴美开始科研；
6. 获得导师推荐信，科研证书，丰富的CV、PS履历；
科研时间
时间：暑假或寒假，每期时间长度为3—4周；
（针对美高学生假期只有2周的情况，可选2周实地+2周远程，确保科研收获）
具体情况根据学生面试情况由美方进行调整；
报名后安排校方面试，面试前辅导学生阅读1篇专业论文。