在本次暑校項目中，為了讓學生在人工智能領域以及其主要學科方面打下一個堅實的基礎，SKEMA商學院將為學生提供豐富多彩的學習模式，如面對面課程、案例研究、小組討論、公司參觀等。
2023年7月3日（周一，9:00-12:00)
商業AI系統介紹
- 以人為本的AI定義
- AI系統在商業中的應用：基于流程類型和倫理內涵的概論
- 生成式AI在創造性任務中的應用及對商業創造力的影響
商業案例研究
- AI系統在零售業中的應用
- AI系統在政務中的應用
- AI系統在社會變革中的應用
2023年7月4日（周二，9:00-12:00)
有監督學習模型及其在商業中的應用
- 線性回歸與邏輯回歸
在壞賬中的應用
- 決策樹、梯度提升和隨機森林算法
在銷售和營銷活動中的應用
- 人工神經網絡
在欺詐偵測模型中的應用
- 支持向量機
在客戶獲取系統中的應用
- 因式分解機
在推薦系統中的應用
預測模型
- 時間序列
- 平穩時間序列
- 趨勢模型
- 季節模型
- 解釋變量模型
- 在補貨、銷售和接待方面的商業案例分析
2023年7月5日（周三，9:00-12:00)
最優化模型
- 數學最優化概論
- 線性規劃
- 非線性規劃
- 混合整數線性規劃
- 分解算法
- 二次規劃算法
- 在勞動力規劃、呼叫中心以及制造業中的商業應用
網絡科學
- 網絡分析
子圖：連通分量、強連通分量、覆蓋、核心社區
網絡中心度：點度中心度、影響、接近中心度、中介中心度、特征向量中心度、PageRank算法、樞紐與權威
在顧客影響和欺詐偵測中的商業應用
- 網絡最優化
圈、團、路、最短路徑、傳遞閉包、最小割、最小費用網絡流、最大流、最小生成樹、線性分配、拓撲排序、旅行商問題和車輛路徑問題
在供應鏈、公交網絡和路由選擇中的商業應用
2023年7月6日（周四，9:00-12:00)
AI的倫理問題
- 透明度和問責制
- 解釋性和可解釋性
- 公平與偏見
- 隱私與安全
- 算法信任問題
- 機器人服務
2023年7月7日（周五，9:00-12:00)
深度學習—計算機視覺
- 深度學習概論
- 卷積神經網絡
- 循環神經網絡
- 深度神經網絡調試
- 高級課題：遷移學習和強化學習
- 在制造過程故障診斷中的商業應用
自然語言處理及其在市場營銷中的應用
- 文檔摘要
- 文本分類：主題、分類和聚類
- 情緒分析
- 語音識別
- 神經機器翻譯
- AI與創意計算概述
- 在客戶服務中的商業應用
參訪安排
- 7月3日（周一）下午：文化活動
- 7月4日（周二）下午：公司參觀
- 7月5日（周三）下午：創意實驗室
- 7月6日（周四）下午：公司參觀
*時間表可能會根據實際情況進行調整。