人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(鐘老師)課程介紹：

    近年來(lái), 隨著“人工智能”深入應(yīng)用到社會(huì)各個(gè)行業(yè), 通過(guò)將對(duì)應(yīng)的人工智能技術(shù)比如人臉識(shí)別,車(chē)牌識(shí)別等應(yīng)用到具體的行業(yè)信息化領(lǐng)域,包括新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)(如電商企業(yè)、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等)、金融企業(yè)(銀行、保險(xiǎn)、證券公司、互聯(lián)網(wǎng)金融借貸公司等)、通信運(yùn)營(yíng)商(電信、移動(dòng)、聯(lián)通)等行業(yè)的企業(yè)。在國(guó)內(nèi)外形成了獨(dú)具特色的智能產(chǎn)業(yè)和智能經(jīng)濟(jì)。

    本課程對(duì)業(yè)界主流最新的人工智能及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技術(shù)分成基礎(chǔ)級(jí)、 進(jìn)階級(jí)、 高級(jí)實(shí)戰(zhàn)三個(gè)層次進(jìn)行系統(tǒng)化地培訓(xùn), 讓學(xué)員分成三個(gè)階段深入系統(tǒng)地掌握人工智能技術(shù)的應(yīng)用
1) 第一階段:人工智能基礎(chǔ)級(jí)培訓(xùn)內(nèi)容,讓學(xué)員掌握人工智能的基礎(chǔ)知識(shí),人工智能的問(wèn)題解決思路, 人工智能的應(yīng)用案例, 人工智能產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用解決方案 。
2) 第二階段:人工智能進(jìn)階級(jí)培訓(xùn)內(nèi)容,讓學(xué)員掌握人工智能中用到的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法,包括有監(jiān)督學(xué)習(xí),無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí),以及決策樹(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)、樸素貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、巻積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的原理和應(yīng)用實(shí)踐操作, 每類(lèi)算法模型在具體場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐。
3) 第三階段:人工智能高級(jí)項(xiàng)目應(yīng)用培訓(xùn)內(nèi)容,讓學(xué)員掌握人工智能的系統(tǒng)平臺(tái)工具的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn), 包括人工智能的代表性系統(tǒng)工具平臺(tái): TesorFlow深度學(xué)習(xí)平臺(tái), Keras深度學(xué)習(xí)庫(kù)和 Python Al系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)踐,在講解的同時(shí),由講師帶著學(xué)員對(duì)人工智能工具安排實(shí)踐操作, 讓學(xué)員更突出掌握實(shí)戰(zhàn)技能。

培訓(xùn)目標(biāo)
1、通過(guò)本課程的學(xué)習(xí), 學(xué)員可以用較短的時(shí)間掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)和精華內(nèi)容
2、讓學(xué)員掌握人工智能的基礎(chǔ)知識(shí),人工智能的問(wèn)題解決思路,人工智能的應(yīng)用案例,人工智能產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用解決方案 。
3、讓學(xué)員掌握人工智能的技術(shù)平臺(tái)應(yīng)用,重點(diǎn)包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應(yīng)用實(shí)戰(zhàn),并且通過(guò)兩三個(gè)具體的企業(yè)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)操作,鞏固掌握的 Al技術(shù)和平臺(tái)。

培訓(xùn)方式
定制授課+實(shí)戰(zhàn)案例訓(xùn)練+互動(dòng)咨詢討論,共3天
本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué), 在講授原理的過(guò)程中, 穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作, 本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練 。

詳細(xì)大綱與培訓(xùn)內(nèi)容

模塊一 人工智能基礎(chǔ)、技術(shù)及其體系
1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途
2.人工智能的發(fā)展歷程與脈絡(luò)
3.人工智能的國(guó)家政策解讀
4.人工智能的技術(shù)體系
5.人工智能的技術(shù)框架

模塊二 人工智能的問(wèn)題求解及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
6.人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題和求解方式
7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型和推理符號(hào)模型
8.人工智能和大數(shù)據(jù)
9.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
10.人工智能和深度學(xué)習(xí)

模塊三 人工智能的學(xué)習(xí)方式
11.有監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練
12.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練
13.半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練

模塊四 人工智能的行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展
14.人工智能的行業(yè)圖譜和行業(yè)發(fā)展割析
15.人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用案例
16.人工智能在“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域的應(yīng)用
17.人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
18.人工智能在金融、消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用

模塊五 部署人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
19.部署人工智能實(shí)驗(yàn)操作軟件和環(huán)境
20.運(yùn)行講師提供的人工智能簡(jiǎn)単示例驗(yàn)證環(huán)境的準(zhǔn)確性
21.熟悉實(shí)驗(yàn)資料和實(shí)驗(yàn)環(huán)境

模塊六 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的應(yīng)用實(shí)踐(1) 
22.人工智能領(lǐng)域的四大類(lèi)經(jīng)典算法模型
23.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型及其應(yīng)用
24.決策樹(shù)算法模型及其應(yīng)用
25.關(guān)聯(lián)分析算法模型及其應(yīng)用
26.聚類(lèi)分析算法模型及其應(yīng)用
27.深度學(xué)習(xí)算法模型及應(yīng)用
28.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型及應(yīng)用

模塊七 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的應(yīng)用實(shí)踐(2) 
29.樸素貝葉斯算法模型及其應(yīng)用
30.邏輯回歸算法模型及其預(yù)測(cè)應(yīng)用
31.LSTM深度學(xué)習(xí)庫(kù)的應(yīng)用
32.Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的應(yīng)用
33.Python Scikit-learn算法庫(kù)的使用講解

模塊八 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)操作
34.Python Scikit_learn算法庫(kù)的實(shí)戰(zhàn)操作
35.利用 Python語(yǔ)言編程,實(shí)現(xiàn)分類(lèi)預(yù)測(cè)項(xiàng)目
36.實(shí)驗(yàn)要求準(zhǔn)確率、召回率、誤差等指標(biāo)

模塊九 TensorFlow Al深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐(1)
37.TensorFlow: 一個(gè)Al深度學(xué)習(xí)框架的概述
38.TensorFlow深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的工作機(jī)制和系統(tǒng)架構(gòu)
39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
40.TensorFlow的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用案例

模塊十 TensorFlow Al深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐(2)
41.TensorFlow CNN應(yīng)用操作
42.TensorFlow LSTM應(yīng)用操作
43.TensorFlow在圖像識(shí)別的實(shí)驗(yàn)操作
44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡(jiǎn)介
45.Tensorboard的部署、配置和應(yīng)用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作

模塊十一 Keras人工智能平臺(tái)應(yīng)用實(shí)踐
47.業(yè)界常用的AI平臺(tái)：Keras人工智能平臺(tái)架構(gòu)
48.Keras Al平臺(tái)的部署與配置
49.Keras技術(shù)實(shí)現(xiàn)與工作機(jī)制
50.Keras實(shí)驗(yàn)操作

模塊十二 項(xiàng)目實(shí)踐
51.利用學(xué)過(guò)的知識(shí)，使用Python編程實(shí)現(xiàn)基本的人臉識(shí)別或講師布置的AI實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目
52.講師提供項(xiàng)目指導(dǎo)手冊(cè),帶著學(xué)員完成,學(xué)員獨(dú)立完成后,講師答疑

模塊十三 培訓(xùn)內(nèi)容綜合、應(yīng)用完整實(shí)踐與咨詢討論
53.根據(jù)講師布置的實(shí)際應(yīng)用案例, 開(kāi)展人工智能和大數(shù)據(jù)完整項(xiàng)目部署設(shè)計(jì)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐、 應(yīng)用實(shí)施以及解決方案分享咨詢與交流討論

師資力量
鐘老師,男,博士畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院,獲工學(xué)博士學(xué)位(計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)),博士后(虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)) , 曾在國(guó)內(nèi)某高校和某大型通信企業(yè)工作過(guò), 目前在中國(guó)科學(xué)院某研究所工作,副研究員,高級(jí)工程師,項(xiàng)目組長(zhǎng),團(tuán)隊(duì)成員十余人。人工智能、大數(shù)據(jù)系列課程建設(shè)與教學(xué)專(zhuān)家,新技術(shù)課程開(kāi)發(fā)組長(zhǎng)。近八年來(lái)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主要從事 Python編程、 Al人工智能、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的項(xiàng)目實(shí)踐(Tensorflow、 Keras、 PyTorch、 Caffe、 Theano, CNTK等)、大數(shù)據(jù)建模分析控掘與機(jī)器學(xué)習(xí)(SPSS, Python, Mahout、 MLlib、 Python、 Oryx、 H20、 FlinkPentahoBl、 SAS、 R等)、大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理(Hadoop、 Spark、 Storm)、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(HIVE)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(SparkSQL、 Shark), MPP并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Greenplum etc)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(HBase、 MongoDB、 Cassandra etc)、(移動(dòng))電子商務(wù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)搜索平臺(tái)(ElasticSearch、 Solr、 Lucene等)、云計(jì)算與虛擬化(0penStack, VMware, XenServer, CloudStack, KVM, Docker, SaaS服務(wù))、云存儲(chǔ)系統(tǒng)、 Swift對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)GIS 地圖服務(wù)器、 互聯(lián)網(wǎng)+在線教育云平臺(tái)方面的項(xiàng)目研發(fā)與管理工作。

頒發(fā)證書(shū)
參加相關(guān)培訓(xùn)并通過(guò)考試的學(xué)員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-人工智能與深度學(xué)習(xí)證書(shū)。該證書(shū)可作為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
注：請(qǐng)學(xué)員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復(fù)印件一張。

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