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！
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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】
【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
- TF-IDF算法實現關鍵詞抽取
- 基于互信息和左右信息熵實現短語抽取
- 決策樹算法實現自動摘要
- HMM模型實現拼錯別字識別
深度學習模型實戰
- AC-DoubleArrayTrie算法
- CRF算法
- LSTM算法
- 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
未來的制造業要的不是石油，它最大的能源是數據.