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課程介紹

近年來, 隨著“人工智能”深入應(yīng)用到社會各個行業(yè), 通過將對應(yīng)的人工智能技術(shù)比如人臉識別,車牌識別等應(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、證券公司、互聯(lián)網(wǎng)金融借貸公司等)、通信運營商(電信、移動、聯(lián)通)等行業(yè)的企業(yè)。在國內(nèi)外形成了獨具特色的智能產(chǎn)業(yè)和智能經(jīng)濟。因此名課堂決定舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實戰(zhàn)培訓班”望各單位收到通知后組織相關(guān)人員參加。現(xiàn)將有關(guān)事宜通知如下：

本課程對業(yè)界主流最新的人工智能及其應(yīng)用實戰(zhàn)技術(shù)分成基礎(chǔ)級、 進階級、 高級實戰(zhàn)三個層次進行系統(tǒng)化地培訓, 讓學員分成三個階段深入系統(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)級培訓內(nèi)容,讓學員掌握人工智能的基礎(chǔ)知識,人工智能的問題解決思路, 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:人工智能進階級培訓內(nèi)容,讓學員掌握人工智能中用到的機器學習方法和深度學習方法,包括有監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習,以及決策樹機器學習、樸素貝葉斯機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習、深度學習、巻積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習的算法模型的原理和應(yīng)用實踐操作, 每類算法模型在具體場景中的應(yīng)用實踐。

3) 第三階段:人工智能高級項目應(yīng)用培訓內(nèi)容,讓學員掌握人工智能的系統(tǒng)平臺工具的應(yīng)用實戰(zhàn), 包括人工智能的代表性系統(tǒng)工具平臺: TesorFlow深度學習平臺, Keras深度學習庫和 Python Al系統(tǒng)的應(yīng)用實踐,在講解的同時,由講師帶著學員對人工智能工具安排實踐操作, 讓學員更突出掌握實戰(zhàn)技能。

培訓目標

1、通過本課程的學習, 學員可以用較短的時間掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)和精華內(nèi)容

2、讓學員掌握人工智能的基礎(chǔ)知識,人工智能的問題解決思路,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、讓學員掌握人工智能的技術(shù)平臺應(yīng)用,重點包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應(yīng)用實戰(zhàn),并且通過兩三個具體的企業(yè)應(yīng)用實驗操作,鞏固掌握的 Al技術(shù)和平臺。

培訓對象

1、IT工程師

2、技術(shù)總監(jiān)

3、人工智能架構(gòu)師

4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員

培訓證書

參加相關(guān)培訓并通過考試的學員，可以獲得：

1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-AI人工智能證書。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

注：請學員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。

課程大綱

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 人工智能的問題求解及技術(shù)實現(xiàn)

6.人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典問題和求解方式

7.機器學習模型和推理符號模型

8.人工智能和大數(shù)據(jù)

9.人工智能和機器學習

10.人工智能和深度學習

模塊三 人工智能的學習方式

11.有監(jiān)督學習訓練

12.無監(jiān)督學習訓練

13.半監(jiān)督學習訓練

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、消費領(lǐng)域的應(yīng)用

模塊五 部署人工智能實驗平臺

19.部署人工智能實驗操作軟件和環(huán)境

20.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環(huán)境的準確性

21.熟悉實驗資料和實驗環(huán)境

模塊六 人工智能機器學習的算法模型的應(yīng)用實踐(1)

22.人工智能領(lǐng)域的四大類經(jīng)典算法模型

23.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習算法模型及其應(yīng)用

24.決策樹算法模型及其應(yīng)用

25.關(guān)聯(lián)分析算法模型及其應(yīng)用

26.聚類分析算法模型及其應(yīng)用

27.深度學習算法模型及應(yīng)用

28.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型及應(yīng)用

模塊七 人工智能機器學習的算法模型的應(yīng)用實踐(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)測應(yīng)用

31.LSTM深度學習庫的應(yīng)用

32.Python機器學習庫的應(yīng)用

33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解

模塊八 人工智能和機器學習的實驗操作

34.Python Scikit_learn算法庫的實戰(zhàn)操作

35.利用 Python語言編程,實現(xiàn)分類預(yù)測項目

36.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標

模塊九 TensorFlow Al深度學習平臺及其應(yīng)用實踐(1)

37.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述

38.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統(tǒng)架構(gòu)

39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用

40.TensorFlow的應(yīng)用場景和應(yīng)用案例

模塊十 TensorFlow Al深度學習平臺及其應(yīng)用實踐(2)

41.TensorFlow CNN應(yīng)用操作

42.TensorFlow LSTM應(yīng)用操作

43.TensorFlow在圖像識別的實驗操作

44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡介

45.Tensorboard的部署、配置和應(yīng)用界面操作

46.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作

模塊十一 Keras人工智能平臺應(yīng)用實踐

47.業(yè)界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構(gòu)

48.Keras Al平臺的部署與配置

49.Keras技術(shù)實現(xiàn)與工作機制

50.Keras實驗操作

模塊十二 項目實踐

51.利用學過的知識，使用Python編程實現(xiàn)基本的人臉識別或講師布置的AI實驗項目

52.講師提供項目指導手冊,帶著學員完成,學員獨立完成后,講師答疑

模塊十三 培訓內(nèi)容綜合、應(yīng)用完整實踐與咨詢討論

53.根據(jù)講師布置的實際應(yīng)用案例, 開展人工智能和大數(shù)據(jù)完整項目部署設(shè)計和應(yīng)用開發(fā)實踐、 應(yīng)用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論

張老師

張教授，西安理工大學博士生導師。現(xiàn)為國家重點新產(chǎn)品計劃項目咨詢專家、陜西省制造業(yè)信息化專家組專家、陜西省衛(wèi)生信息化專家組專家，西安理工大學計算機學院副院長，博士生導師。從事機器學習，機器視覺，人工智能方面的研究20多年。對大數(shù)據(jù)的收集、處理、數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中有深刻的認識。致力于利用大數(shù)據(jù)、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、圖像處理、語義理解、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。

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