第五期上海交大 AI 實戰班火熱報名中！

---

人工智能的熱潮正席卷全球。國家在人工智能領域展開戰略布局，人工智能人才成為國家急需的高層次技術人才。據領英發布的《全球 Al 領域人才報告》顯示，國內人工智能人才缺口達到 500 多萬。

毫無疑問，人工智能將不可阻擋地影響所有產業。給自己一次機會，迎接人工智能的到來!

《上海交大AI實戰課程》

三個月進階人工智能領域高端人才！

添加課程老師，立即報名

課程大綱

 

課前基礎學習（在線）

【Python基礎】

• 基本語句讀寫 + 案例：爬蟲豆瓣評論
• 數值計算庫Numpy + 數據操作庫Pandas
• 繪圖與可視化庫Matplotlib與Chart

【數學基礎】

• 微積分與數值計算（如神經網絡反向傳播的鏈式法則）
• 最優化基礎（如梯度下降）等
• 線性代數（向量、線性變換和矩陣）/ 概率論與統計學

【SQL基礎】

• SQL的簡介與安裝
• SQL語句
• SQL案例

【機器學習基礎】

• 機器學習概述
• 機器學習的一般流程
• 線性回歸+邏輯回歸，回歸+決策樹+隨機森林，kmeans聚類，神經網絡，時間序列理論部分
• 機器學習案例-天池口碑商家客流預測
• 機器學習案例-比特幣，貓狗識別

 

第一模塊：機器學習實戰（面授+直播）

【第1講：數據處理基礎】

• Python基礎數據結構
• 結構化數據與非結構化數據
• 數據框和設計矩陣
• 數據的清洗和轉換
• 案例：交通違章數據的清洗

【第2講：數據可視化】

• 數據可視化的類型
• 數據關系的可視化
• 數據趨勢的可視化
• 地理信息的可視化
• 數據可視化的行業應用案例

【第3講：常用統計模型】

• 多維數據和向量空間
• 數據的關系和假設檢驗
• 時間序列分析
• 數據降維和主成分分析
• 案例：電商銷售數據分析

【第4講：回歸模型】

• 機器學習研究的問題
• 簡單線性回歸
• 回歸診斷和模型評價
• 非線性回歸和廣義線性模型
• 案例：房價的預測

【第5講：分類方法】

• 分類方法的性能評價
• 決策樹和集成學習
• 支持向量機
• 神經網絡
• 案例：信用卡違約預測

【第6講：無監督學習】

• 關聯規則和推薦系統
• 層次聚類和K-Means聚類
• 基于密度的聚類和DBSCAN
• 聚類效果的評價
• 案例：零售數據分析

 

第一模塊：深度學習（Part1）（面授+直播）

【第1講：深度神經網絡及實戰】

• 深度神經網絡基礎：感知器、計算圖和反向傳播、梯度、架構、損失函數、 欠擬合 和過擬合、深度神經網絡DNN等
• 深度學習框架：TensorFlow、Keras
• 案例：利用DNN實現情感分析、MNIST圖像分類、無人機拍攝圖像分類預測
• 案例：時尚商品分類預測、圖像多分類預測

【第2講：卷積神經網絡與計算機視覺】

• 卷積神經網絡CNN、預訓練模型技巧、卷積操作、各類卷積變體、各類經典CNN結構、 優化技巧、圖像分割技術、FCN、U-Net
• 案例：利用CNN實現圖像分類任務、利用CNN實現圖像分割
• 案例：地震鹽體識別、利用CNN處理遙感影像任務

 

第二模塊：深度學習（Part2）（面授+直播）

【第1講：循環神經網絡與序列數據處理】

• 循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、門控循環單元GRU、詞嵌入技術word2vec、文本分類、情感分析、時間序列數據處理、seq2seq、注意力機制、BERT、GPT
• 案例：利用RNN進行中文新聞分類、利用RNN進行中文評論情感分析
• 案例：利用RNN進行傳感器時序數據分析、利用RNN進行詩歌生成

【第2講：生成對抗網絡及實戰】

• 生成模型、變分自編碼器VAE、風格遷移、生成對抗網絡GAN、卷積生成對抗網絡、條件生成對抗網絡CGAN、無監督條件生成對抗網絡CycleGAN
• 案例：利用DCGAN生成動畫人物頭像、繪畫風格遷移
• 案例：利用CycleGAN實現風格轉換、利用SRGAN生成高清圖像、用GAN實現照片卡通化

 

第二模塊：自然語言處理實戰（面授+直播）

機器學習模型實戰

1. TF-IDF算法實現關鍵詞抽取
2. 基于互信息和左右信息熵實現短語抽取
3. 決策樹算法實現自動摘要
4. HMM模型實現拼錯別字識別

深度學習模型實戰

1. AC-DoubleArrayTrie算法
2. CRF算法
3. LSTM算法
4. TransE算法

 

第三模塊 實訓模塊（面授+直播）（每期不同）

師資團隊

課程班主任

王老師

上海交大副教授，博士，主要研究領域為：數據挖掘、智能計算，先后主持上海市自然科學基金、醫工交叉重點基金、參與國家自然科學基金、國家 95 攻關、國家 973 和上海世博等多個項目的研發，積累了豐富的算法設計經驗；發表多篇 SCI 和 EI 檢索的科研論文。主講《數據分析與處理》、《數據結構》等課程。

 

優秀師資

李老師

數據科學家，商學博士，數據科學領域的多年從業者，見證并參與了統計學從冷門專業到顯學的過程。是「統計之都」社區的核心成員之一、開源社區的活躍貢獻者，致力于數據科學在實體行業中的應用。曾任 Mango Solutions 中國區數據總監。多年專注于數據科學在行業里的應用。著有《數據科學中的R語言》、《統計之美》一書。

尹老師

數據科學家，浙江大學博士，浙江某高校數據科學家與大數據技術專業負責人，同時是某知名互聯網科技上市公司大數據總監，開發多套 Python 高級編程，機器學習與網絡爬蟲，文本挖掘與深度學習等系列課程，10+ 年 python 軟件開發數據產品經營，熟悉 R，Javascript 等多種編程語言，具有豐富的 Python 統計建模、數據挖掘、深度學習教學經驗，先后為中國交通銀行，平安保險公司等金融機構進行培訓。

張老師

人工智能專家，電子科學與技術博士；平安資管AI模型團隊高級數據工程師；主導AI實驗室的圖譜相關項目的研發工作；推動人工智能領域在金融投資和研究領域的應用和落地；擁有多年的人工智能學術領域研究和模型開發工作；曾擔任美味不用等(上海)信息科技股份有限公司機器學習算法團隊負責人。

蘭老師

畢業于中國傳媒大學，目前就職于滴滴，任職高級算法專家。主要從事智能決策和知識圖譜領域的算法研究和落地。10年算法和數據挖掘的工作經驗，著有《自然語言處理技術入門與實戰》一書，從0-1搭建過DSP策略算法平臺和知識圖譜引擎，并將知識圖譜應用于智能決策領域。被授予滴滴青桔講師的稱號。

 

學員評價

往期精彩

課程證書

學員參加全部課程后經評估后，由上海交通大學頒發：《上海交通大學高級研修班結業證書》。

哪些人適合學

有志于掌握人工智能、機器學習及深度學習理論與應用的入門者；渴望系統學習及完善技能的人工智能、機器學習、深度學習、大數據等行業從業者。

 

授課地點

上海交通大學法華校區(法華鎮路535號)

 

繳費方式

收款單位：上海交通大學

銀行帳號：439059226890

開戶銀行：中國銀行上海市上海交通大學支行

 

報名咨詢

咨詢微信:13062629589

---

---