上海交通大学人工智能技术实战班招生简章第四期

课程亮点1、重实战：真实企业级项目，GPU 平台，在实操中掌握核心技能。2、强师资：交大出品，一线 AI 科学家，独家课程研发。3、全覆盖：课程多模块，核心技术全覆盖；Demo 实操与应用结合。4、多福利：推荐就业，人社部高研班，世界人工智能大会嘉宾。5、多形式：面授+直播，视频回看+作业点评+24h 答疑。培训方式面授+直播，并有课后作业的直播答疑、作业自测、答疑交流群。面授课程滚动开班，课程缺席可补；面授课程同步录制，在线反复观看。*补课需提交申请，在线课程有效期一年

课程安排模块 课程内容 授课时间 授课形式

第一模块

Python 基础 随时登陆学习 在线学习老师答疑数学基础 随时登陆学习

机器学习基础 随时登陆学习机器学习（Python）

12 月 5 - 6 日 面授+直播学习12 月 12 - 13 日 面授+直播学习12 月 14 - 25 日 作业指导点评

深度学习(Part1) 12 月 26 - 27 日 面授+直播学习12 月 28 - 1 月 15 日 作业指导点评

第二模块深度学习(Part2) 1 月 2 - 3 日 面授+直播学习

1 月 4 - 15 日 作业指导点评NLP 自然语言处理及实

战1 月 9 - 10 日 面授+直播学习1 月 11- 17 日 作业指导点评

第三模块 实战项目 1 月 23 -24 日 面授+直播学习1 月 25- 31 日 作业指导点评

课题结业 课题点评和颁发证书 1 月 31 日 结业颁发证书

备注：面授和直播时间同步，都是周六，日 9 点-12 点，13 点-16 点

授课教师课程班主任

王老师 上海交大副教授，博士，主要研究领域为：数据挖掘、智能计算，先后主持参与国家自然科学基金、国家 95 攻关、国家 973 和上海世博等多个项目的研发，积累了丰富的算法设计经验；发表多篇 SCI 和 EI 检索的科研论文。

部分师资

李老师 数据科学家，商学博士，医疗 AI 公司首席数据科学家，数据科学领域从业多年，兼任华东师范大学统计学院、浙江大学软件学院硕士生导师，讲授数据科学相关的专业课程。是国内最大的统计学知识交流网站“统计之都”创立者和核心成员之一。著有《统计之美》《数据科学中的 R语言》，翻译了《R语言核心技术手册》《机器学习与 R语言》。

尹老师数据科学家，浙江大学博士，高校数据科学家与大数据技术专业负责人，知名互联网科技上市公司大数据总监，10余年 Python 软件开发数据产品经营，熟悉R，Javascript 等多种编程语言，先后为中国交通银行、平安保险等金融机构进行培训教学。

张老师，人工智能专家，电子科学与技术博士；平安资管 AI 模型团队高级数据工程师；主导 AI 实验室的图谱相关项目的研发工作；推动人工智能领域在金融投资和研究领域的应用和落地；拥有多年的人工智能学术领域研究和模型开发工作；曾担任美味不用等(上海)信息科技股份有限公司机器学习算法团队负责人。

兰老师，毕业于中国传媒大学，目前就职于滴滴，任职高级算法专家。主要从事智能决策和知识图谱领域的算法研究和落地。10年算法和数据挖掘的工作经验，著有《自然语言处理技术入门与实战》一书，从 0-1搭建过DSP策略算法平台和知识图谱引擎，并将知识图谱应用于智能决策领域。被授予滴滴青桔讲师的称号。

课程大纲第一模块：课前基础学习（在线）Python 基础基本语句读写 + 案例：爬虫豆瓣评论数值计算库Numpy+数据操作库 Pandas绘图与可视化库Matplotlib与 Chart数学基础微积分与数值计算（如神经网络反向传播的链式法则）和最优化基础（如梯度下降）等线性代数（向量、线性变换和矩阵）/ 概率论与统计学SQL基础SQL 的简介与安装 ， SQL 语句 SQL案例.机器学习基础机器学习概述，机器学习的一般流程，线性回归+逻辑回归，回归+决策树+随机森林 ， kmeans聚类，神经网络 ，时间序列理论部分，机器学习案例-天池口碑商家客流预测机器学习案例-比特币，猫狗识别第一模块：机器学习实战（面授+直播）第 1 讲：数据处理基础1. Python 基础数据结构2. 结构化数据与非结构化数据3. 数据框和设计矩阵4. 数据的清洗和转换5. 案例：交通违章数据的清洗第 2 讲：数据可视化1. 数据可视化的类型2. 数据关系的可视化3. 数据趋势的可视化4. 地理信息的可视化5. 数据可视化的行业应用案例第 3 讲：常用统计模型1. 多维数据和向量空间

2. 数据的关系和假设检验3. 时间序列分析4. 数据降维和主成分分析5. 案例：电商销售数据分析

第 4 讲：回归模型1. 机器学习研究的问题2. 简单线性回归3. 回归诊断和模型评价4. 非线性回归和广义线性模型5. 案例：房价的预测第 5 讲：分类方法1. 分类方法的性能评价2. 决策树和集成学习3. 支持向量机4. 神经网络5. 案例：信用卡违约预测第 6 讲：无监督学习1. 关联规则和推荐系统2. 层次聚类和 K-Means聚类3. 基于密度的聚类和 DBSCAN4. 聚类效果的评价5. 案例：零售数据分析第一模块：深度学习（Part1）（面授+直播）

第 1 讲：深度神经网络及实战深度神经网络基础：感知器、计算图和反向传播、梯度、架构、损失函数、欠拟合和过拟合、深度神经网络DNN 等深度学习框架：TensorFlow、Keras案例：利用 DNN 实现情感分析、MNIST图像分类、无人机拍摄图像分类预测案例；时尚商品分类预测、图像多分类预测第 2 讲：卷积神经网络与计算机视觉卷积神经网络 CNN、预训练模型技巧、卷积操作、各类卷积变体、各类经典 CNN 结构、优化技巧、图像分割技术、FCN、U-Net案例：利用 CNN 实现图像分类任务、利用 CNN 实现图像分割案例：地震盐体识别、利用 CNN 处理遥感影像任务

第二模块：深度学习（Part2）（面授+直播）

第 1 讲：循环神经网络与序列数据处理循环神经网络RNN、长短期记忆网络 LSTM、门控循环单元GRU、词嵌入技术word2vec、

文本分类、情感分析、时间序列数据处理、seq2seq、注意力机制、BERT、GPT案例：利用 RNN进行中文新闻分类、利用 RNN进行中文评论情感分析案例：利用 RNN进行传感器时序数据分析、利用 RNN进行诗歌生成第 2 讲：生成对抗网络及实战生成模型、变分自编码器 VAE、风格迁移、生成对抗网络GAN、卷积生成对抗网络、条件生成对抗网络 CGAN、无监督条件生成对抗网络 CycleGAN案例：利用 DCGAN 生成动画人物头像、绘画风格迁移案例：利用 CycleGAN 实现风格转换、利用 SRGAN 生成高清图像、用 GAN 实现照片卡通化第二模块：自然语言处理实战（面授+直播）

机器学习模型实战1. TF-IDF算法实现关键词抽取2. 基于互信息和左右信息熵实现短语抽取3. 决策树算法实现自动摘要4. HMM模型实现拼错别字识别深度学习模型实战1. AC-DoubleArrayTrie 算法2. CRF 算法3. LSTM 算法4. TransE 算法第三模块 实训模块（面授+直播）（每期不同）

培训地点上海交通大学法华校区（法华镇路 535 号）

学员评价

收费标准课程费用：21800（三个模块全程） 第一模块机器学习学费 9000 第二模块深度学习学费 8000 第三模块实训项目 学费 5000（一个模块） 费用包含面授课程，在线课程，讲义（一套）和证书制作费用。 在线课程费用： 13080（三个模块全程） 第一模块机器学习学费 5400第二模块深度学习学费 4800 第三模块实训项目 学费 3000（一个模块） 费用包含在线课程和证书制作费用

报名方式咨询电话：13062629589咨询微信：13062629589