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        “AI人工智能技术及其应用实战”培训班

        暂无评价   
        • 开课时间:2019年03月22日 09:00 周五 已结束
        • 结束时间:2019年03月25日 17:00 周一
        • 开课地点:北京市
        • 授课讲师: 张教授
        • 课程编号:374591
        • 课程分类:职业技能
        •  
        • 收藏 人气:451
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        课程大纲:

        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平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, 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。

        二、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平台应用,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技术和平台。

        三、培训对象

        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?#26696;行?#36259;的人员

        四、培训方式

        定制授课+实战案例训练+互动咨询讨论

        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 。

        五、详细大纲与培训内容

        内容模块

        课程介绍

        授课详细内容

        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.人工智能的行业图谱和行业发展割析

        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

        部署人工智能实验平台

        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语言编程,实现分类预测项目

        36.实验要求准确?#30465;?#21484;回?#30465;?#35823;差等指标

        模块九

        TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1)

        37.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述

        38.TensorFlow深度学习平台的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深度学习平台及其应用实践(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人工智能平台应用实践

        47.业界常用的AI平台:Keras人工智能平台架构

        48.Keras Al平台的部署与配置

        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?#38469;?#20876;,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

        六、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。

        七、颁发证书

        参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

        1.颁发的-AI人工智能证书。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。

        八、培训费用及须知

        培训费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。

        本课程名称: “AI人工智能技术及其应用实战”培训班

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        讲师动态评分 与同行相比

        授课内容与课纲相符00%

        讲师授课水平00%

        服务态度00%

        排列5和值100期
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