人工智能實(shí)踐項目案例分析與實(shí)戰應用

【培訓對象】


【培訓收益】
課程中通過(guò)細致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括： 1. 回歸算法理論與實(shí)戰； 2. 分類(lèi)算法理論與實(shí)戰； 3. 降維算法理論與實(shí)戰； 4. 聚類(lèi)算法理論與實(shí)戰； 5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法； 6. Tensorflow DNN CNN構建； 7. 基于OpenCV計算機視覺(jué)識別； 8. 從0到1完成知識圖譜構建； 9. 通過(guò)展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術(shù)原理與應用系統開(kāi)發(fā)方法、知識圖譜系統開(kāi)發(fā)工具使用方法。使學(xué)員掌握知識圖譜基礎與專(zhuān)門(mén)知識，獲得較強的知識圖譜應用系統的分析、設計、實(shí)現能力。

機器學(xué)習基礎 1. 機器學(xué)習的開(kāi)發(fā)過(guò)程
2. 監督學(xué)習的處理模式
3. 無(wú)監督學(xué)習的處理模式
4. 機器學(xué)習模型的開(kāi)發(fā)步驟
5. 機器學(xué)習模型開(kāi)發(fā)的要點(diǎn)

機器學(xué)習實(shí)戰 1. 分類(lèi)
2. 回歸
3. 時(shí)間序列分析
4. 關(guān)聯(lián)分析
5. 聚類(lèi)與降維
深度學(xué)習基礎 1. 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
2. 激活函數的點(diǎn)火機制
3. Sigmoid函數與參數優(yōu)化
4. 梯度下降法
5. 簡(jiǎn)單感知機
6. 多層感知機
7. Tensorflow實(shí)現感知機
8. Keras實(shí)現感知機
9. PyTorch實(shí)現感知機
深度學(xué)習進(jìn)階 1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
2. 誤差反向傳播
3. 創(chuàng )建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
4. Fashion-MNIST圖像識別
5. TensorFlow構建圖像識別網(wǎng)絡(luò )模型
6. Keras構建圖像識別網(wǎng)絡(luò )模型
7. PyTorch構建圖像識別網(wǎng)絡(luò )模型
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與圖像識別 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構
2. 基于TensorFlow構建CNN
3. 基于Keras構建CNN
4. 基于PyTorch構建CNN
一般物體的圖像識別 1. 多分類(lèi)數據集CIFAR-10介紹
2. CNN識別普通物體的結構
3. 基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型
4. 基于Keras + CNN構建物體識別模型
5. 基于PyTorch + CNN構建物體識別模型
6. 模型調優(yōu)提高物體識別精度
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1. RNN基本結構
2. LSTM文章生成
3. GRU圖像生成
4. VEA圖像生成
5. GAN圖像生成
Open CV與圖像識別 1. OpenCV安裝
2. 基于OpenCV物體檢測
3. 圖像檢測與圖像保存
知識圖譜概述 1.知識圖譜（KG）概念
2.知識圖譜的起源與發(fā)展
3.典型知識圖譜項目簡(jiǎn)介
4.知識圖譜技術(shù)概述
5.知識圖譜典型應用
知識存儲 1. 知識圖譜數據庫
2. 知識圖譜存儲方法
3. 基于Neo4j的知識存儲實(shí)踐
4. 開(kāi)源知識存儲工具理論與實(shí)踐
知識圖譜案例 基于Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲與檢索
GYM與強化學(xué)習 1. GYM安裝與游戲獎罰設置
2. 強化學(xué)習的與眾不同
3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過(guò)程
4. SARSA 算法介紹與推導
5. 蒙特卡洛多步采樣

基于DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建 1. CartPole規則與演示
2. Q-Table局限性
3. 爬山算法獲取最優(yōu)解
4. DQN 強化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
5. DQN原理分析
6. 強化學(xué)習模型部署與應用
 

劉老師 西安郵電學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)本科專(zhuān)業(yè)，擁有著(zhù)十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗，7年企業(yè)培訓經(jīng)驗，對Java、Python、區塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨特的研究，精通J2EE企業(yè)級開(kāi)發(fā)技術(shù)。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲(chóng)、基于Surprise庫數據推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術(shù)。區塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王老師 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士，近10年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項目開(kāi)發(fā)工作，6年新東方、中國移動(dòng)、中興能源和中培教育培訓講師經(jīng)驗，參與國家級氣象軟件工程規范制定工作，對軟件技術(shù)演變歷史和趨勢有深入體驗，現任某軟件科技公司CEO。在長(cháng)期軟件領(lǐng)域工作過(guò)程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標準ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI，在具體項目實(shí)施過(guò)程中總結經(jīng)驗，有深刻認識。創(chuàng )業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監。機器學(xué)習，深度學(xué)習領(lǐng)域多年一線(xiàn)開(kāi)發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習框架完成過(guò)多項圖像，語(yǔ)音，nlp，知識圖譜，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專(zhuān)利。同時(shí)具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。
通曉多種軟件設計和開(kāi)發(fā)工具。對軟件開(kāi)發(fā)整個(gè)流程非常熟悉，能根據項目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程，并進(jìn)行項目管理和監控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用，具有較強的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應用需求分析和系統設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設計模式，能在具體項目中靈活運用。
覃老師 上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng )業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監。機器學(xué)習，深度學(xué)習領(lǐng)域多年一線(xiàn)開(kāi)發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習框架完成過(guò)多項圖像，語(yǔ)音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專(zhuān)利。同時(shí)具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。
王老師 計算機博士，深入理解傳統的計算機視覺(jué)方法與目前主流的深度學(xué)習算法，在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進(jìn)行了豐富的項目實(shí)戰。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數據挖掘經(jīng)驗，熟悉大數據下的ETL與模型搭建，曾獨立負責美團用戶(hù)信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融A(yíng)PP多個(gè)模塊推薦算法搭建等項目。
 

• AI賦能公文：寫(xiě)作技巧與人工智能的完美結合

  開(kāi)課時(shí)間：已開(kāi)課

  開(kāi)課地點(diǎn)： 廣東-佛山

  第一講：人工智能對寫(xiě)作之影響（培訓目標：掌握運用人工智能寫(xiě)公文的核心技法，大幅提高公文寫(xiě)作效率）一、人工智能，革命性的變革1.內容生產(chǎn)力的大變革；2.具有強大的邏輯能力；3.具有強大的學(xué)習提升能力。二、人工智能會(huì )讓公文寫(xiě)作者失業(yè)嗎？1.人工智能會(huì )讓寫(xiě)作行為加速；2..

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• 人工智能AI商業(yè)實(shí)戰營(yíng)

  開(kāi)課時(shí)間：已開(kāi)課

  開(kāi)課地點(diǎn)： 廣東-廣州

  模塊1：AI商業(yè)應用（從基礎到進(jìn)階） 1、人工智能的誕生、發(fā)展和特征 2、(1) 人工智能發(fā)展、現狀和趨勢 3、(2) 人工智能主要的商業(yè)應用模型 2、AI 將產(chǎn)生哪些新崗位 (1) AI 會(huì )誕生哪些熱門(mén)新崗位 (2) AI 會(huì )沖擊哪些崗位 (3) AI 短期內不會(huì )沖..

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• 基于人工智能的內容生成（AIGC）理論與實(shí)踐

  開(kāi)課時(shí)間：已開(kāi)課

  開(kāi)課地點(diǎn)： 上海-上海

  AIGC綜述 1、 AIGC的概念 2、 AIGC的應用場(chǎng)景 3、 AIGC的知識地圖 ..

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• 人工智能chatGPT原理與實(shí)踐

  開(kāi)課時(shí)間：已開(kāi)課

  開(kāi)課地點(diǎn)： 上海-上海

  Day1上午：Transformer1、你需要的僅僅是“注意力”2、Transformer中的block3、自注意力機制4、多頭注意力5、位置編碼（拋棄RNN）6、Batch Norm與Layer Norm7、解碼器的構造初代GPT..

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