第一天：人工智能概念與經(jīng)典算法
人工智能概念綜述（第一天——1）
1、從一些術(shù)語辨析人工智能
2、人工智能之連接主義的興衰史
3、這次AI的熱潮是怎么來的？

圖像處理領(lǐng)域的最新熱點（第一天——2）
1、分類、目標檢測與實例分割
2、風(fēng)格遷移
3、自動駕駛
4、人體姿態(tài)識別
5、超分辨率圖像生成

語言處理領(lǐng)域的最新熱點（第一天——3）
1、Attention機制
2、自動構(gòu)建知識圖譜
3、看圖說話
4、預(yù)訓(xùn)練機制

三大經(jīng)典算法（第一天——4）
1、決策樹算法
2、決策樹案例：手術(shù)后駝背的發(fā)生概率
3、聚類算法
4、聚類案例：鳶尾花數(shù)據(jù)的聚類
5、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
6、關(guān)聯(lián)規(guī)則案例：超市購物籃分析

性能評價指標（第一天——5）
1、準確率；精確率、召回率；F1
2、真陽性率、假陽性率
3、混淆矩陣
4、ROC與AUC
5、案例：繪制ROC并計算AUC、F1
6、對數(shù)損失
7、Kappa系數(shù)
8、回歸：平均絕對誤差、平均平方誤差
9、案例：繪制擬合曲線，計算擬合優(yōu)度
10、聚類：蘭德指數(shù)、互信息
11、k折驗證

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （第一天——6）
1、人工神經(jīng)元及感知機模型
2、前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、sigmoid
4、梯度下降
5、誤差反向傳播
6、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例：可手算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

支持向量機 （第一天——7）
1、統(tǒng)計學(xué)習(xí)問題
2、支持向量機
3、核函數(shù)
4、多分類的支持向量機
5、用于連續(xù)值預(yù)測的支持向量機
6、SVM案例： iris的三個分類

第二天：機器學(xué)習(xí)進階與深度學(xué)習(xí)初步
隱馬爾科夫模型（第二天——1）
1、馬爾科夫過程
2、隱馬爾科夫模型
3、三個基本問題（評估、解碼、學(xué)習(xí)）
4、前向-后向算法
5、Viterbi算法
6、Baum-Welch算法

集成學(xué)習(xí)（第二天——2）
1、bagging
2、adaboost
3、隨機森林
4、GBDT

深度學(xué)習(xí)初步（第二天——3）
1、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
2、目標函數(shù)
3、激勵函數(shù)
4、學(xué)習(xí)步長
5、Adagrad\RMSprop\Adam
6、避免過適應(yīng)

用于分類的CNN（第二天——4）
1、分類典型應(yīng)用場景（imageNet數(shù)據(jù)集）
2、Alexnet（開山之作）
3、VGG（5層變?yōu)?組）
4、GoogLenet（還在試驗各種架構(gòu)的組合嗎？）
5、Resnet（還可以再“深”下去）

用于目標檢測的CNN（第二天——5）
1、CNN目標檢測典型應(yīng)用場景
2、RCNN（兩個頭的網(wǎng)絡(luò)）
3、Fast/faster RCNN（又快又好）

第三天：深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)
RNN（第三天——1）
1、基本RNN
2、LSTM（三個門）
3、GRU（減為兩個門）

GAN（第三天——2）
1、基本的生成對抗網(wǎng)絡(luò)
2、DCGAN（技巧的勝利）
3、Wassertein GAN（理論的勝利）

強化學(xué)習(xí)（第三天——3）
1、agent的屬性
2、exploration and exploitation
3、Bellman期望方程
4、最優(yōu)策略
5、策略迭代與價值迭代
6、Q學(xué)習(xí)算法

深度強化學(xué)習(xí)案例：教電腦玩“flappy bird”（第三天——4）
1、DQN詳解
2、Flappy Bird 游戲

深度強化學(xué)習(xí)案例：AlphaGo詳解（第三天——5）
1、蒙特卡羅決策樹
2、策略網(wǎng)絡(luò)
3、價值網(wǎng)絡(luò)
4、Alpha Go的完整體系 

葉梓，上海交通大學(xué)計算機專業(yè)博士畢業(yè)，高級工程師。主研方向：數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能。歷任國內(nèi)知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監(jiān)、資深技術(shù)專家，市級行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)負責(zé)人。

長期負責(zé)城市信息化智能平臺的建設(shè)工作，開展行業(yè)數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用研發(fā)工作，牽頭多個省級、市級行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設(shè)，主持設(shè)計并搭建多個省級、市級行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應(yīng)用課題研究。

帶領(lǐng)團隊在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品，成功落地多項大數(shù)據(jù)、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應(yīng)用成果獎”。帶領(lǐng)團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數(shù)據(jù)技術(shù)標準的制定，曾獲省部級以上的科技創(chuàng)新一等獎。

1.      論文發(fā)表/項目經(jīng)歷

在國內(nèi)外期刊、會議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

項目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責(zé)人

ü  研發(fā)智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：元宇宙與虛擬數(shù)字人、基于人工智能的內(nèi)容生成（AIGC）、基于NLP技術(shù)的對話系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別系統(tǒng)、基于智能推理的行業(yè)推薦系統(tǒng)。

相關(guān)工作：

作為項目總負責(zé)，負責(zé)項目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)分析、技術(shù)指導(dǎo)、算法指導(dǎo)等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建設(shè)市級信息平臺，完成試點單位接入并采集居民相關(guān)信息，實現(xiàn)市級平臺檔案等服務(wù)，并實現(xiàn)所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數(shù)據(jù)的存儲與計算的問題，搭建了存儲全市數(shù)據(jù)的云計算平臺，并在其上進行了基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負責(zé)技術(shù)管理、系統(tǒng)分析、云平臺數(shù)據(jù)存儲設(shè)計、數(shù)據(jù)分析與挖掘指導(dǎo)、開發(fā)指導(dǎo)。

l  上海市城市信息化領(lǐng)域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術(shù)經(jīng)理

ü  建設(shè)內(nèi)容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實現(xiàn)；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統(tǒng)；評估體系的展示設(shè)計；短信平臺的實現(xiàn)；違規(guī)操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺的實現(xiàn)等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負責(zé)總體架構(gòu)設(shè)計、接口設(shè)計、大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計、AI技術(shù)指導(dǎo)等。

3. 主攻方向

具有扎實的數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能理論基礎(chǔ)；了解AIGC等技術(shù)前沿動態(tài)。

精通機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的理論、模型、算法、調(diào)優(yōu)等；精通算法設(shè)計；

熟悉深度學(xué)習(xí)在自然語言處理、計算機視覺兩大核心領(lǐng)域的實用技巧；

15年以上的程序開發(fā)經(jīng)驗，熟悉常用程序開發(fā)架構(gòu)，獨立完成多個產(chǎn)品級軟件的設(shè)計與開發(fā)。

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時代已經(jīng)開啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個萬億級數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)控應(yīng)對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務(wù)7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（約1.5小時）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識別，OCR技術(shù) 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導(dǎo)航，智能營銷催收機器人 自然語言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術(shù)和應(yīng)用場景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語音處理，語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應(yīng)用場景c)自然語言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場景ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場景二．常見人工智能的算法，主流的應(yīng)..

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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