高中生怎么才能找到科研的导师？没熟人推荐基本不可能。尤其是理工科实

没熟人推荐基本不可能。尤其是理工科实验往往有一定危险性，你一个未成年人出了事情咋办？在这种老师要承担一定风险的情况下，没人情和利益交换，可能吗？
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有些老师是愿意带有好奇心和时间进实验室学习的高中生的。我历史上就有过几个，一个曾经拿过两次INTEL ISEF的大奖。不过她们都是朋友和学生的任课老师推荐的，你不妨先看看有没有大学里的熟人，推荐一个回会比较好。Good luck!
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中学生英才计划。英才计划在全国15个城市20所高校展开，每年选出五六百名高中生，跟随数学/物理/化学/生物/计算机学科的导师进行科研活动，为期一年。报名大概是前一年的十月这段时间，会有初审，考试，面试。英才计划不与升学挂钩，但能提供很多开拓视野的机会。
UPD @ DEC 2017:
我在英才计划接受了两年的培养，现在是高三，正在备战高考。
在大学的实验室，你可以获得很多去尝试自己想法的机会，教授和培养团队也会给你很多的指导和建议。对于一个高中生，这样的机会是很难得的，有兴趣、机会的同学不要错过。
UPD @ JULY 2018：
我通过自招进入了SCUT，拿的本一线优惠。
虽说主要还是靠信息省一，但英才计划的这段经历让我在面试时很自信，毕竟自己也确实尝试过了各种各样的东西。
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中学生英才计划中国科协和教育部共同试推行的国家科技创新后备人才培养计划，为热爱科学的青少年提供一个提前进入大学开展科技创新学习与研究的平台
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实际上高中生做科研的情况越来越普遍，尤其是国内目前一二线知名高中，乃至国际学校参与科研的学生越来越多。尤其对比国外顶级名校 Harvard，MIT CMU，Stanford，本科阶段即可接收到国内硕博甚至没有的实习，科研，实验室，导师资源。
身边的例子，弟弟哈佛本科，大二即进入全球顶级对冲基金实习，这和高中，大一，大二学习积累多么关键。
以CMU为例，CMU CS本科规模要小很多，每年只有100多个人，他们能够得到的培养资源是非常丰富的。很多学生大二就已经开始修PhD级别的课程，大三的时候已经开始当PhD level的Machine Learning课程的助教。很多大二暑假就去Facebook Google等实习，立志学术的大二就开始进实验室跟着世界知名教授做research了.
而在国内大学阶段，甚至很多认为大三，大四才做科研，甚至认为是硕博阶段，可想而知，落后了多少。可惜的是，有些同学或是家长认识不到这种教育形势变化，尤其是二三线城市，在专业选择以及职业规划上，还停留在传统的观念模式。
如今CS绝对是一个趋势，对于很多高中生留学，面临的专业选择重大问题，那么那些专业是热门且领域转化相对灵活的，为以后的就业以及学术做好铺垫。
下面介绍Stanford 2018-2019寒暑期科
名校高中/美高学生项目安排：4周实地\u0026amp; 2周实地+2周远程
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；
科研项目详情咨询 VXVcarrie_jiujiu
面向对象：欲以申请美国常青藤名校计算机、电子工程、机械、统计、数学等相关专业的高中生为主；
科研主题：博弈论、人工智能、机器学习、机器人、计算机、大数据及应用、AlphaGo
Introduction
Reinforcement Learning (RL) is a research of methods that train an agent to maximize reward by interacting with the environment. By learning from experience and exploring the environment, the agent can learn about the dynamics of the environment and figure out best ways to accomplish tasks.
Deep Learning (DL) is a research of methods that take inspiration from signal processing in the brain. Through massively parallel computation with millions of neurons, the system can learn to accomplish complex tasks such as visual perception, audio understanding, natural language translation, and even reasoning.
In this project, we combine reinforcement learning and deep learning to train an agent that can interact with a complex environment. With deep learning, the agent can process complex visual input typically associated with a robotics or game environment, and with reinforcement learning, the agent can learn to accomplish goals based on its processing of the environment.
Example applications of combination of RL and DL include AlphaGo from Google Deepmind, and advanced robotics control from OpenAI and UC Berkeley.
Requirement
To accomplish the project, participants are expected to posses the following skills
Required:
1. Strong programming skills, familiar with at least one programming language.
2. Good math skills, familiar with algebra and probability.
Recommended:
1. Experience with using linux-based shell environments.
2. Basic knowledge of linear algebra.
3. Familiarity with python.
4. Basic knowledge of machine learning.
This project is advanced and challenging. If the student does not have enough prior experience to finish the project, he or she may participate in a simplied version of the project. i.e. reinforcement learning only or deep learning only, depending on the specific situation of the student.
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