在AI技術迅猛發展的當下，資料已成為驅動行業變革的核心戰略資源。
從智慧推薦系統精準洞察使用者需求，到供應鏈演算法實現零庫存滯銷，企業對人才的需求已從
單一演算法能力
轉向
理論+實戰
的複合型技能。
許多剛接觸AI的學生常面臨這樣的困境：
課堂上學的演算法原理紮實，面對真實業務場景卻無從下手；空有理論儲備，卻缺乏將技術轉化為解決方案的落地能力。
資料驅動AI與資料增強實戰
西遊【資料驅動AI與資料增強實戰】課程，精準破解資料理論與實踐脫節的痛點。
課程以資料驅動為核心理念，聚焦影像、文字、時間序列等多模態資料增強技術，結合遷移學習、對抗性訓練等前沿方法，幫助學員構建從資料預處理到模型最佳化的完整技術棧，為求職AI演算法、資料科學等崗位築牢實戰根基。
課程亮點
全模態資料增強體系
系統解析影像、文字、時間序列、音訊等
主流資料模態的增強技術
，涵蓋傳統方法
（如影像旋轉、文字同義詞替換）
與 SOTA 前沿
（如 Mixup、CutMix、基於預訓練模型的文字生成）
，滿足CV、NLP、時序建模等多領域需求
核心技術深度融合
結合遷移學習
（如 Vision Transformer 微調）、對抗性訓練（FGSM/PGD 攻防）
、多工學習等關鍵方法，講解如何透過資料增強提升模型魯棒性與泛化能力，
直擊工業級模型最佳化痛點
。
全流程專案實戰
基於真實場景
（如影像分類、情感分析、醫療時序資料）
，手把手構建資料清洗、增強策略設計、Pipeline開發到模型訓練的完整閉環，產出可寫入
簡歷的高質量專案成果
，告別紙上談兵。
前沿工具與方法論
掌握SHAP/LIME模型解釋、AutoAugment自動化增強、跨模態對比學習等工具與技術，同步接軌學界最新研究（如擴散模型在影像生成中的應用），提升技術敏銳度。
課程價值
打造差異化競爭力
資料增強是提升模型效能的關鍵技術，卻常被忽視。課程填補市場缺口，幫助學員掌握資料質量最佳化+模型調優的雙重能力，成為企業爭搶的資料驅動型人才。
跨領域適配性
覆蓋CV、NLP、時序分析等熱門方向，適配人工智慧、計算機科學、資料科學等多專業需求，無論是深耕技術崗還是轉向商業分析，均可透過資料增強技術建立跨領域優勢。
科研與求職雙賦能
波士頓大學CV方向博士C導師親授，結合前沿研究方法論，既為學術研究提供新思路，也透過工業級實戰案例提升求職簡歷含金量。
實戰經驗視覺化
透過10節課的密集訓練，完成從模型診斷、增強策略設計到Pipeline部署的全流程實操，掌握SHAP視覺化分析、程式碼除錯等工程技能，面試時可清晰呈現技術落地能力。
課程目標
掌握資料驅動AI的基本理念及模型與資料相互作用的重要性。
瞭解各模態資料（影像、文字、時間序列、音訊等）的增強技術及最新方法。
學習多樣任務下的關鍵技術（如遷移學習、對抗性訓練、多工學習和影像生成等），提升模型效能與魯棒性。
透過專案實踐，構建完整的資料預處理、增強與模型最佳化Pipeline。
適合人群
大二至大四本科生，或研究生，專業包括但不限於：人工智慧/計算機科學/軟體工程，資料科學/統計學/數學
AI演算法/資料科學相關方向求職的同學
對深度學習、NLP、CV、時序建模等感興趣的同學
有一定Python基礎和一定的機器學習入門知識，希望進階學習AI應用的同學
課程時間和形式
📆
時間：
● 美東時間：2025年6月1日-7月4日，每週一、三21:00-22:00（共10節課，1.5個月）
● 北京時間：2025年6月2日-7月5日，每週二、四09:00-10:00
💻形式：Zoom線上直播，支援即時互動提問，結合遷移學習、對抗性訓練、多工學習，確保沉浸式學習體驗。
自5月起，西遊陸續
推出乾貨滿滿的線上系列課程
，涵蓋
全棧開發、CS 刷題、ESG 分析等多個熱門領域
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新增Amy老師或掃描海報二維碼，可獲取完整課綱與報名資訊。
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