上海纽约大学2026高中生人工智能暑期项目开放申请！

2026-03-05 11:11|编辑: 郭老师|阅读: 13

摘要

上海纽约大学2026高中生人工智能暑期项目开放申请，此次项目举办时间为7月13日至7月24日，感兴趣的同学们速速进行申请！

2025年夏，上海纽约大学首个人工智能暑期项目在前滩校园成功结束。43位学员在教授和业界专家的指导下，参加了为期两周的丰富全英文课程、实验和实地访问。2026年，该校将继续与上海市人工智能研究基地合作，为15至18岁的青少年提供升级后的AI探索项目。学员们将学习使用Python等工具，理解从数理基础到神经网络的知识，并亲手拆解大语言模型。还将在真实项目中实践代码编写，走进顶尖科技公司了解技术前沿。十天的课程结束后，学员们将获得证书和AI思维，以及将创意转化为代码的实践经验。2026年夏，让我们在前滩再次相聚！申请已开启，欢迎加入。

项目信息

　　项目时间：7月13日至7月24日

　　周一至周五 9:30—17:30

　　项目人数：50至60人

　　招生对象：15至18岁在读高中生

　　项目地点：上海纽约大学前滩校园

　　项目费用：26,800元（包括学费、午餐费、材料费、保险费等）

　　**项目不包含住宿、通勤等其他费用，最终安排以实际情况为准

项目亮点

　　名师领路：由上纽大顶尖学者亲授，带你贯通AI理论与行业实践的最新趋势。

　　朋辈同行：在学长学姐助力下，使用主流工具，在团队协作中解决真实课题。

　　直击行业：零距离对话科技大咖，把握AI发展的最前沿脉搏。

　　上纽大体验卡：在全英文的国际化环境中，深度感受校园学术生活，提升全球胜任力。

　　硬核通行证：成功完成项目将获结业证书。结业汇报将为同学们提供专属机会展示个性化科创作品，与上纽大教授和业界专家组成的评审团交流探讨，拓展科研视野。表现优异的同学，还将有机会获得荣誉奖项。

师资团队

　　*按姓氏首字母排序

　　郭丽

　　郭教授在数理统计、计算机视觉与深度学习领域深耕多年。她的研究聚焦于机器学习模型的数学基础与创新应用，尤其在多模态感知、智能决策等前沿方向取得了突破性成果。作为前阿里达摩院数据科学家，她成功将多项创新技术落地应用于智慧购物、网络搜索等重大场景。郭教授博士毕业于加州大学河滨分校。

　　Mathieu Laurière

　　Laurière教授的主要研究方向涵盖平均场控制理论与平均场博弈论、数值方法、偏微分方程、随机分析、机器学习等多个领域，近三年于国际顶级期刊和会议发表论文近50篇。他曾担任普林斯顿大学博士后研究员、谷歌大脑（Google Brain）访问学者。Laurière教授于巴黎大学获得数学和计算机科学博士学位。

　　陆昱成

　　陆教授的研究聚焦于高效人工智能系统的软硬件协同设计，涵盖训练与推理引擎优化、GPU内核优化以及大规模人工智能应用等方向。他曾在Together AI担任研究工程师，并先后在谷歌、微软与亚马逊等科技企业完成多项研究实习。陆教授本科毕业于上海交通大学，并于康奈尔大学获得计算机科学博士学位。

　　NasirMemon

　　Memon教授在美国纽约大学拥有25年教学与科研经验，是IEEE会士、IAPR会士和SPIE会士。在加入上海纽约大学之前，他在纽约大学Tandon工程学院历任多项重要领导职务，包括计算机科学与工程系主任、在线教育与全球项目副院长及学术与学生事务副院长等。Memon教授拥有十余项国际专利，并在国际知名学术期刊与会议上发表300余篇学术论文。他的研究在图像压缩、媒体安全与取证、生物识别及人类行为等交叉领域产生了深远影响。

　　申华

　　申教授的研究聚焦于人机交互与人工智能的交叉领域，涵盖自然语言处理、机器学习、语言处理与计算机视觉等多个方向。她于2023年获芝加哥大学、加州大学圣地亚哥分校及斯坦福大学授予的“数据科学新星”称号。申教授于宾夕法尼亚州立大学获信息学博士学位，并曾在华盛顿大学和密歇根大学担任博士后研究员。

　　谭桥宇

　　谭教授专注于生成式人工智能、多模态大模型和图神经网络等前沿领域，尤其在社交媒体、推荐系统和医疗健康领域有多年深入研究。过去五年，他在国际顶级会议和期刊上发表了30余篇学术论文，并于2023年获得美国医学信息学会最佳学生论文提名。谭教授于德克萨斯农工大学获得博士学位。

　　谭翊章

　　谭教授的主要研究方向为自然语言处理和人工智能应用开发。他曾担任微信AI首席自然语言处理科学家、微软（苏州）高级自然语言处理科学家，并在SRI和Nuance等美国知名研究机构积累了多年宝贵的研究经验。2019年，他带领微信AI团队荣获DSTC9国际对话系统比赛全球冠军。此外，他设计并教授的“自然语言处理”课程荣获2022年度上海市高等学校一流本科课程荣誉。谭教授于卡内基·梅隆大学获得博士学位。

　　王圣杰

　　王教授的主要研究方向涵盖机器学习的多个领域，包括深度学习、人工智能、次模优化、计算机视觉、自然语言处理等。近年来，他在相关领域的研究取得了显著进展，并在国际顶级学术期刊和会议上发表了多篇高影响力论文。王教授本科毕业于伊利诺伊大学香槟分校，于华盛顿大学获得博士学位。

　　王肇南

　　王教授的主要研究方向为人工智能与城市科学的交叉领域，特别是时空网络数据的建模。王教授本科毕业于北京大学，于东京大学获得博士学位。博士期间，他曾在日本人工智能研究中心工作，并荣获日本政府MEXT学者。此外，他曾在伊利诺伊大学从事空间智能的博士后研究。

　　文弘毅

　　文教授的主要研究方向为人机协同机器学习、个性化算法和人智交互系统。他在博士阶段师从美国国家工程院院士Deborah Estrin，目前主要开展多模态自适应个性化系统（MAPS）研究，致力于推动个性化智能技术的发展和应用。文教授本科毕业于清华大学，于康奈尔大学获得博士学位。

　　赵晨

　　赵教授的主要研究方向为自然语言处理，致力于理解大模型的内在机理，并推动大模型与外部工具协同工作的能力发展。赵教授在国际顶级会议中发表多篇论文，博士期间曾在美国微软研究院等顶尖团队中实习，积累了丰富的研究与实际应用经验。赵教授本科毕业于浙江大学，博士毕业于马里兰大学，并曾在纽约大学从事博士后研究。