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“人工智能技术及其应用实战”培训班的通知
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一、课程介绍
近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商(电信、移动、联通)等行业的企业。在国内外形成了独具特色的智能产业和智能经济。因此我单位决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下：
本课程对业界主流最新的人工智能及其应用实战技术分成基础级、 进阶级、 高级实战三个层次进行系统化地培训, 让学员分成三个阶段深入系统地掌握人工智能技术的应用
1) 第一阶段:人工智能基础级培训内容,让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路, 人工智能的应用案例, 人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。
2) 第二阶段:人工智能进阶级培训内容,让学员掌握人工智能中用到的机器学习方法和深度学习方法,包括有监督学习,无监督学习和半监督学习,以及决策树机器学习、朴素贝叶斯机器学习、神经网络机器学习、深度学习、巻积神经网络和 LSTM神经网络机器学习的算法模型的原理和应用实践操作, 每类算法模型在具体场景中的应用实践。
3) 第三阶段:人工智能高级项目应用培训内容,让学员掌握人工智能的系统平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, Keras深度学习库和 Python Al系统的应用实践,在讲解的同时,由讲师带着学员对人工智能工具安排实践操作, 让学员更突出掌握实战技能。
二、培训时间 可咨询：13932327338
2018年10月25日-10月29日 贵阳 (25日全天报到)
三、培训目标
1、通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容
2、让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。
3、让学员掌握人工智能的技术平台应用,重点包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等应用实战,并且通过两三个具体的企业应用实验操作,巩固掌握的 Al技术和平台。
四、培训对象
1、IT工程师2、技术总监3、人工智能架构师4、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员
五、培训方式
定制授课+实战案例训练+考试互动咨询讨论
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学, 在讲授原理的过程中, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。
六、详细大纲与培训内容
内容模块 | 课程介绍 | 授课详细内容 | |
模块一 | 人工智能基础、技术及其体系 | 1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定义、起源、用途 2.人工智能的发展历程与月永络 3.人工智能的国家政策解读 4.人工智能的技术体系 5.人工智能的技术框架 6.中国和美国的人工智能产业和主流人工智能产品 | |
模块二 | 人工智能的问题求解及技术实现
| 7.人工智能领域的经典问题和求解方式 8.机器学习模型和推理符号模型 9.业界主流的机器学习方法解决人工智能领域的思路 10.人工智能和大数据 11.人工智能和机器学习 12.人工智能和深度学习 | |
模块三 | 人工智能的学习方式 | 13.有监督学习训练 14.无监督学习训练 15.半监督学习训练 | |
模块四 | 人工智能的行业应用与发展
| 16.人工智能的行业图谱和行业发展割析 17.人工智能结合大数据的行业应用案例 18.人工智能在“互联网+”领域的应用 19.人工智能在制造业领域的应用 20.人工智能在金融、消费领域的应用 21.人工智能在出行、旅游领域的应用 | |
模块五 | 部署人工智能实验平台 | 22.部署人工智能实验操作软件和环境 23.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性 24.熟悉实验资料和实验环境 | |
模块六 | 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(1) | 25.人工智能领域的四大类经典算法模型 26.神经网络机器学习算法模型及其应用 27.决策树算法模型及其应用 28.关联分析算法模型及其应用 29.聚类分析算法模型及其应用 30.深度学习算法模型及应用 | |
模块七 | 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(2) | 31.朴素贝叶斯算法模型及其应用 32.逻辑回归算法模型及其预测应用 33.Python机器学习库的应用 34.Python Scikit-learn算法库的使用讲解 | |
模块八 | 人工智能和机器学习的实验操作 | 35.Python Scikit_learn算法库的实战操作 36.利用 Python语言编程,实现分类预测项目 37.实验要求准确率、召回率、误差等指标 | |
模块九 | 深度学习技术及其应用 | 38.浅层学习技术及应用 39.深度学习算法、技模型及应用 40.CNN卷积神经网络算法模型及应用 41.RNN循环神经网络算法模型及应用 42.LSTM神经网络算法模型及应用 43.深度学习在人脸识别、语音识别领域的解决方案 | |
模块十 | TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1) | 44.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述 45.TensorFlow架构 46.TensorFlow的安装、部署、配置 47.TensorFlow的应用场景和应用案例 48.TensorFlow搭建 GPU和 CPU人工智能集群 49.基于 Tensorflow实现 CNN模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道 50.基于Tensorflow实现RNN(LSTM)模型应用, 以及算法部署, 算法调优,处理效率提升之道 | |
模块十一 | TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(2) | 51.TensorFlow CNN应用操作 52.TensorFlow RNN应用操作 53.TensorFlow LSTM应用操作 54.TensorFlow在自然语言生成建模案例 55.TensorFlow在图像识别的实验操作 | |
模块十二 | Tensorboard Al深度学习可视化建模工具与模型优化 | 56.Tensorboard简介 57.Tensorboard可视化和命名空间 58.TensorFlow人工智能建模模型状态评估与优化 59.Tensorboard的部署、配置和应用编程 60.利用 Tensorboard实现图像识别操作 61.利用 TensorFlow实现文本控掘操作 | |
模块十三 | Keras人工智能平台应用实践 | 62.Keras人工智能平台架构 63.Keras Al平台的部署与配置 64.Keras技术实现与工作机制 65.Keras序贯模型与函数式模型 66.Keras图像与自然语言应用案例 67.Keras实验操作: Kaggle图像比赛与优化案例(选做) | |
模块十四 | 人工智能的产品解决方案 | 68.图像处理解决方案 69.人脸识别解决方案 70.语音识别解决方案 71.文本分类解决方案 72.视频理解解决方案 | |
模块十五 | 项目实践 | 73.人脸识别项目 74.文本数据预测项目 75.讲师提供项目指导手册,带着学员完成,学员独立完成后,讲师答疑 | |
模块十六 | 人工智能项目工程师的技能素养(选讲) | 76.人工智能工程师的必备技术能力 77.人工智能工程师的必备业务理解能力 78.人工智能工程师的必备数据洞察能力 79.人工智能工程师的进阶路线和职业素养 | |
模块十七 | 培训内容综合、 应用完整实践与咨询讨论 | 80.根据讲师布置的实际应用案例, 开展人工智能和大数据完整项目部署设计和应用开发实践、 应用实施以及解决方案分享咨询 | |
七、师资力量
周老师，男，中国科学院通信与信息系统专业博士。北京邮电大学移动互联网与信息化实验室特聘研究员、对外经贸大学信息学院特聘兼职教师、中国移动集团高级培训讲师，长期从事大数据、4G、移动互联网安全、管理及大数据精确营销等研究方向。国内顶级信息系统架构师，金牌讲师，技术顾问，移动开发专家。拥有丰富的通信信息系统设计、开发经验及培训行业经验，先后为全国超过15家省移动公司，超过30家地市移动公司有过项目开发合作及授课，担任多个大型通信项目的总师。
俞老师，2005年硕士毕业于上海交通大学机器人研究所，从事机器学习，机器视觉，人工智能方面的研究。曾就职于微软，从事商业智能的开发。现就职于某大型互联网公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验，对大数据的**、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、图像处理、语义理解、数据可视化方面的应用。
八、颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
1.工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心中心颁发的-人工智能职业技能证书（等级高级）。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
注：请学员带二寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。
九、培训费用及须知
培训费7800元/人。（含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等）。需要住宿学员请提前通知，可统一安排，费用自理。
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