上海创智学院秋季先修班
报名开启
先修班介绍
如今，人工智能正在从技术浪潮走向产业与科研，大模型能力持续进化，智能体、具身智能、科学智能等新方向不断拓展 AI 的边界，也为青年学习者打开了一扇通向未来科技的大门。
上海创智学院2026年秋季先修班现开放报名。无论你希望系统理解人工智能的基础理论，还是期待在创新创业问题中积累经验，这里都有面向未来的课程、导师与学习社群。欢迎对 AI 充满热情、愿意主动探索的同学加入，一起在上海创智学院开启一段面向科技前沿的学习旅程。
课程介绍
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2026年9月17日（周四）-2027年1月14日（周四）（授课16周，48学时）每周四08:55-11:30
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课程内容
本课程专注于支撑现代人工智能应用背后的系统设计与实现，覆盖从底层硬件架构到上层分布式训练与推理的全链路关键技术。核心内容包括：人工智能系统概述；AI算法的硬件加速（CPU/GPU/NPU架构与CUDA/Ascend C编程）；自动微分与深度学习框架；机器学习编译；分布式计算基础；大语言模型及其优化（Transformer与注意力机制、FlashAttention）；大模型并行化与训练技术（数据并行/ZeRO/FSDP、流水线并行、张量并行、序列并行、专家并行、激活值检查点、混合精度训练等）；大模型推理部署技术（Prefill/Decode、KV Cache与Paged KV Cache、模型量化、连续批处理、投机解码、PD分离、大规模专家并行等）；大模型后训练技术（强化学习与同步/异步RL框架）；课程项目展示。学生将通过理论学习和实践项目，掌握将AI模型转化为稳定、高效的生产级服务的系统性方法。
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选课要求
先修知识：具备机器学习/深度学习基础，熟悉Python编程，了解计算机体系结构和线性代数基础知识。
编程能力：有一定的C/C++或Python编程经验；有CUDA、并行计算或深度学习框架（PyTorch等）使用经验者优先。
适合人群：面向对人工智能系统、机器学习系统、大模型训练与部署优化感兴趣的研究生（高年级本科生/研究生）。
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开放名额
40人
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授课方式
线上线下均可
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《凸优化与非线性优化
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课程安排
2026年12月1日（周二）-2027年1月12日（周二）（授课5周，16学时）每周二08:55-11:30
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课程内容
本课程从优化的基础知识切入，主要讨论迭代优化的发展，以及大模型时代优化器的演化和分析方式。课程沿三个层次递进展开：第一层建立经典优化的理论基础，涵盖凸优化、对偶理论与梯度方法的收敛性分析，为后续内容提供统一的分析语言；第二层进入随机优化与深度学习训练，以简明的理论模型刻画 SGD 的收敛行为、步长选择与 batch size 的缩放规律，并系统梳理现代优化器从梯度下降、动量方法到 Adam 及其后继（如 Muon）的演化脉络，揭示其背后预条件与范数约束的统一视角；第三层面向大模型时代的前沿问题，讲授超参数跨模型规模迁移的理论（NTK 与 µP）、优化器的尺度规律，以及隐式正则化、损失曲面几何与训练稳定性等深度学习优化理论的核心现象。课程贯穿理论推导、手算例题与 GPU 实验三条主线，旨在帮助学生建立对现代优化问题的系统认识，理解大规模训练背后的核心思想，并弥合理论分析与工程实践之间的差距。
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选课要求
修读过微积分/线性代数/概率论基础
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开放名额
40人
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授课方式
线上线下均可
03
《创新创业实践课程
》
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课程安排
2026年9月24日（周四）-2027年1月14日（周四）（双周上课，授课8周，16学时）每周四15:20-17:00
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课程内容
围绕学生创新创业意识的启蒙与知识体系构建，精选优质创业公开课与创业书籍作为学习素材，结合学生群体的技术深度强、商业经验弱、需将科研成果转化为商业产品的特点，系统性设计每次读书班主题。采用双周授课的形式，帮助学生在前沿的产业氛围中建立创业认知框架，为后续进阶学习与实践奠定基础。
主题一：创业动机与创业思维
主题二：需求调研与MVP设计
主题三：团队组建与管理
主题四：商业化策略与市场推广
主题五：融资与资源整合
主题六：法律合规与企业治理
主题七：长期战略与可持续经营
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选课要求
课前自学与阅读要求：学员须在每次线下课程前完成参考书籍的阅读及线上创业公开课的观看，结合自身科研方向进行初步思考，为线下课堂的深入交流做好准备。
调研反馈问卷要求：课程设有课前与课后调研反馈问卷，需要认真思考并进行填写。
课堂互动交流要求：课堂期间，建议学员积极与分享嘉宾进行沟通互动，主动提问、分享观点，在与行业资深人士的对话碰撞中拓宽创业视野、深化商业认知。
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开放名额 5人
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授课方式 线下
先修班修读要求
申请人须为普通高等学校本科/硕士/博士在读学生。
上海创智学院位于上海市徐汇区，线下授课的课程需到校实地参与课程，线上授课的课程可观看在线直播。
全程参与课堂教学并按规定完成作业、小组讨论、期末考试或论文等任务的先修课学生可获得课程结业证明。
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