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AI人工智能技術及其應用實戰

AI人工智能技術及其應用實戰課程
[課程簡介]:本課程對業界主流最新的人工智能及其應用實戰技術分成基礎級、 進階級、 高級實戰三個層次進行系統化地培訓, 讓學員分成三個階段深入系統地掌握人工智能技術的應用 ...

【時間地點】 2020年1月10-12日  上海
【培訓講師】 張教授
【參加對象】 1、IT工程師2、技術總監3、人工智能架構師4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員
【參加費用】 ¥7800元/人 (含培訓費、資料費、考試費、證書費、講義費等)。需要住宿學員請提前通知,可統一安排,費用自理。
【會務組織】 森濤培訓網(www.ipizm.club).廣州三策企業管理咨詢有限公司
【咨詢電話】 020-34071250;020-34071978(提前報名可享受更多優惠)
【聯 系 人】 龐先生,鄧小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在線 QQ 】 568499978 培訓課綱 課綱下載    
【溫馨提示】 本課程可引進到企業內部培訓,歡迎來電預約!
培訓關鍵詞:人工智能培訓

AI人工智能技術及其應用實戰(張教授)課程介紹:

    近年來, 隨著“人工智能”深入應用到社會各個行業, 通過將對應的人工智能技術比如人臉識別,車牌識別等應用到具體的行業信息化領域,包括新興互聯網企業(如電商企業、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等)、金融企業(銀行、保險、證券公司、互聯網金融借貸公司等)、通信運營商(電信、移動、聯通)等行業的企業。在國內外形成了獨具特色的智能產業和智能經濟。

    本課程對業界主流最新的人工智能及其應用實戰技術分成基礎級、 進階級、 高級實戰三個層次進行系統化地培訓, 讓學員分成三個階段深入系統地掌握人工智能技術的應用
1) 第一階段:人工智能基礎級培訓內容,讓學員掌握人工智能的基礎知識,人工智能的問題解決思路, 人工智能的應用案例, 人工智能產業和人工智能產品的應用解決方案 。
2) 第二階段:人工智能進階級培訓內容,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,包括有監督學習,無監督學習和半監督學習,以及決策樹機器學習、樸素貝葉斯機器學習、神經網絡機器學習、深度學習、巻積神經網絡和 LSTM神經網絡機器學習的算法模型的原理和應用實踐操作, 每類算法模型在具體場景中的應用實踐。
3) 第三階段:人工智能高級項目應用培訓內容,讓學員掌握人工智能的系統平臺工具的應用實戰, 包括人工智能的代表性系統工具平臺: TesorFlow深度學習平臺, Keras深度學習庫和 Python Al系統的應用實踐,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域的基礎和精華內容
2、讓學員掌握人工智能的基礎知識,人工智能的問題解決思路,人工智能的應用案例,人工智能產業和人工智能產品的應用解決方案 。
3、讓學員掌握人工智能的技術平臺應用,重點包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應用實戰,并且通過兩三個具體的企業應用實驗操作,鞏固掌握的 Al技術和平臺。

培訓方式
定制授課+實戰案例訓練+互動咨詢討論,共3天
本課程采用技術原理與項目實戰相結合的方式進行教學, 在講授原理的過程中, 穿插實際的系統操作, 本課程講師也精心準備的實際的應用案例供學員動手訓練 。

詳細大綱與培訓內容

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

模塊二 人工智能的問題求解及技術實現
6.人工智能領域的經典問題和求解方式
7.機器學習模型和推理符號模型
8.人工智能和大數據
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.有監督學習訓練
12.無監督學習訓練
13.半監督學習訓練

模塊四 人工智能的行業應用與發展
14.人工智能的行業圖譜和行業發展割析
15.人工智能結合大數據的行業應用案例
16.人工智能在“互聯網+”領域的應用
17.人工智能在制造業領域的應用
18.人工智能在金融、消費領域的應用

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境
20.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環境的準確性
21.熟悉實驗資料和實驗環境

模塊六 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1) 
22.人工智能領域的四大類經典算法模型
23.神經網絡機器學習算法模型及其應用
24.決策樹算法模型及其應用
25.關聯分析算法模型及其應用
26.聚類分析算法模型及其應用
27.深度學習算法模型及應用
28.CNN卷積神經網絡算法模型及應用

模塊七 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2) 
29.樸素貝葉斯算法模型及其應用
30.邏輯回歸算法模型及其預測應用
31.LSTM深度學習庫的應用
32.Python機器學習庫的應用
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算法庫的實戰操作
35.利用 Python語言編程,實現分類預測項目
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架構
39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
40.TensorFlow的應用場景和應用案例

模塊十 TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2)
41.TensorFlow CNN應用操作
42.TensorFlow LSTM應用操作
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人工智能平臺應用實踐
47.業界常用的AI平臺:Keras人工智能平臺架構
48.Keras Al平臺的部署與配置
49.Keras技術實現與工作機制
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 培訓內容綜合、應用完整實踐與咨詢討論
53.根據講師布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數據完整項目部署設計和應用開發實踐、 應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論

師資力量
    張教授,西安理工大學博士生導師。現為國家重點新產品計劃項目咨詢專家、陜西省制造業信息化專家組專家、陜西省衛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。對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業決策規劃、圖像處理、語義理解、數據可視化方面的應用。

頒發證書
參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:
1.工業和信息化部頒發的-人工智能與深度學習證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明,以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
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。


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