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AI人工智能技术及其应用实战

AI人工智能技术及其应用实战课程
[课程简介]: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 ...

【时间地点】 2019年10月25-27日 苏州
2019年11月22-24日 珠海 | 2019年12月20-22日 ?#26412;?nbsp;| 2020年1月10-12日  上海
【培训讲师】 张教授
【参加对象】 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?#34892;?#36259;的人员
【参加费用】 ¥7800元/人 (含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义?#35757;齲?#38656;要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。
【会务组织】 森涛培训网(www.ipizm.club).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名?#19978;?#21463;更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载    
【温馨提示】 本课程可引进到企业内部培训,欢迎来电预约!
培训关键词:人工智能培训

AI人工智能技术及其应用实战(张教授)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?#28909;?#20154;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。

    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?#25945;?#24037;具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具?#25945;? TesorFlow深度学习?#25945;? 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。

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?#25945;?#24212;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?#25945;ā?/P>

培训方式
定制授课+实战案例训练+互动咨询讨论,共3天
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?#23454;?#31995;统操作, 本课程讲师也精心准备的实?#23454;?#24212;用案例供学员动手训练 。

详细大纲与培训内容

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?#30784;?#29992;途
2.人工智能的发展历程与脉络
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

模块二 人工智能的问题求解及技术实现
6.人工智能领域的经典问题和求解方式
7.机器学习模型和推理符号模型
8.人工智能和大数据
9.人工智能和机器学习
10.人工智能和深度学习

模块三 人工智能的学习方式
11.有监督学习训练
12.无监督学习训练
13.半监督学习训练

模块四 人工智能的行业应用与发展
14.人工智能的行业?#35745;?#21644;行业发展割析
15.人工智能结合大数据的行业应用案例
16.人工智能在“互联网+”领域的应用
17.人工智能在制造业领域的应用
18.人工智能在金融、消费领域的应用

模块五 部署人工智能实验?#25945;?/STRONG>
19.部署人工智能实验操作软件和环境
20.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性
21.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) 
22.人工智能领域的四大类经典算法模型
23.神经网络机器学习算法模型及其应用
24.决策树算法模型及其应用
25.关联分析算法模型及其应用
26.聚类分析算法模型及其应用
27.深度学习算法模型及应用
28.CNN卷积神经网络算法模型及应用

模块七 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(2) 
29.朴素贝叶斯算法模型及其应用
30.逻辑回归算法模型及其预测应用
31.LSTM深度学习库的应用
32.Python机器学习库的应用
33.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
34.Python Scikit_learn算法库的实战操作
35.利用 Python语?#21592;?#31243;,实现分类预测项目
36.实验要求准确率、召回率、误差等指标

模块九 TensorFlow Al深度学习?#25945;?#21450;其应用实践(1)
37.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述
38.TensorFlow深度学习?#25945;?#30340;工作机制和系统架构
39.TensorFlow的安装、部署、配置和使用
40.TensorFlow的应用场景和应用案例

模块十 TensorFlow Al深度学习?#25945;?#21450;其应用实践(2)
41.TensorFlow CNN应用操作
42.TensorFlow LSTM应用操作
43.TensorFlow在图像识别的实验操作
44.基于TensorFlow的可视化工具:Tensorboard简介
45.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作

模块十一 Keras人工智能?#25945;?#24212;用实践
47.业界常用的AI?#25945;ǎ篕eras人工智能?#25945;?#26550;构
48.Keras Al?#25945;?#30340;部署与配置
49.Keras技术实现与工作机制
50.Keras实验操作

模块十二 项目实践
51.利用学过的知识,使用Python编程实现基本的人脸识别或讲师布置的AI实验项目
52.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

模块十三 培训内容综合、应用完整实践与咨询讨论
53.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与交流讨论

师资力量
    张教授,西安理工大学博士生导师。现为国家重点新产品计划项目咨询专家、陕西省制造业信息化专家组专家、陕西省卫生信息化专家组专家,西安理工大学计算机学院副院长,博士生导师。从事机器学习,机器视觉,人工智能方面的研究20多年。对大数据的收集、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。

颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:
1.工业和信息化部颁发的-人工智能与深度学习证书。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?#25910;?张(背面注明姓名)、身份证?#20174;?#20214;一张。


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