AI人工智能机器学习培训

来源：中华网考试编辑：李振发布时间：2023-04-15

导语概要

人工智能技术已经成为企业提高效率、降低成本、优化决策、提升客户体验的重要工具。随着人工智能技术的发展，企业需要拥抱这样的科技，纵观大趋势，积极应用人工智能技术，才能与时俱进，适应市场需求，保持竞争优势。

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AI人工智能内训课程推荐

人工智能创新路线图：产业赋能与商业落地策略

课程简介：人工智能的快速发展将整个社会带入了一个智能化、自动化的新时代，所有日常生活中使用的产品，从设计、生产、运输、营销到应用等各个领域都或多或少地存在着人工智能的痕迹。但是，人们在享受人工智能带来的便捷生活的同时却缺少对其全面而深入的认识。人工智能这一前沿学科所带来的改变无处不在，熟知它可以使我们更好地了解经济社会的发展趋势，把握未来更多的发展机会。

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第四次革命：人工智能重塑未来商业

课程简介：人工智能成为下一个风口已经成为全球IT产业界的共识。《失控》和《必然》的作者凯文.凯利就明确说：“如果你问我未来20年蕞重要的技术是什么？毫无疑问，我会告诉你是人工智能”。麦肯锡调研显示普通人45%的日常活动可用当前技术自动化。不仅是简单重复劳动，很多复杂的专业性工作也会被机器替代。《科学》杂志预测，截至2045年，人工智能将会颠覆全球就业率，平均会有50%的劳动人口因机器人等人工智能技术发展丢掉工作。

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ChatGPT行业实践以及商业变现途径

课程简介：2023年，以ChatGPT为代表的接近人类水平的对话机器人，AIGC不断刷爆网络，其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识：AIGC绝非昙花一现，其底层技术和产业生态已经形成了新的格局。就内容生产而言，AIGC作为新的生产力引擎，让我们从过去的PGC、UGC，已经不可避免地进入AIGC时代。AIGC代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁，正推动人工智能迎来下一个时代。

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AI人工智能培训课程介绍

课程时间

本课程为企业内训，课程时长为1-2天，可根据企业需要调整相应的培训时间。

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课程对象

企业负责人、管理层，业务骨干，技术人员，创业群体及对人工智能感兴趣的学员。

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课程特色

方法工具讲授与案例分析相结合，紧密联系企业的实际，具有实战性、可操作性。

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培训方式

主题讲授+案例分析+互动问答+视频欣赏+情景模拟+小队讨论+模拟训练

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AI人工智能培训内容

一、概述

1、概念与术语（人工智能、数据挖掘、机器学习…）

2、数据挖掘的对象

3、数据挖掘的关键技术

4、知识的表达

二、数据预处理

1、变量类型

2、数据清理

3、数据集成和变换

4、数据仓库与数据方（OLAP）

5、规范化

6、数据压缩（DCT、小波变换）

三、降维与维度归约

1、无标签时：PCA

2、有标签时：Fisher线性判别（第一个“LDA”）

3、知识的约简

4、决策表的约简

5、粗糙集

四、回归与时序分析

1、线性回归

2、非线性回归

3、 logistics回归

4、平稳性、截尾与拖尾

5、 ARIMA

五、决策树

1、分类和预测

2、熵减过程与贪心法

3、 ID3

4、 C4.5

5、其他改进方法

6、决策树剪枝

7、归纳学习

六、聚类

1、监督学习与无监督学习

2、 K-means与k-medoids

3、层次的方法

4、基于密度的方法

5、基于网格的方法

6、孤立点分析

7、案例：鸢尾花数据的聚类

七、关联规则与序列挖掘

1、频繁项集

2、支持度与置信度

3、 Apriori性质

4、连接与剪枝

5、总有“啤酒与尿布”以外的案例吧？

6、序列挖掘

八、惰性学习

1、迫切学习与惰性学习

2、 K-NN分类算法

3、基于案例的推理

九、机器学习中性能评价指标

1、准确率；*率、召回率；F1

2、真阳性率、假阳性率

3、混淆矩阵

4、 ROC与AUC

5、对数损失

6、 Kappa系数

7、回归：平均*误差、平均平方误差

8、聚类：兰德指数、互信息

十、朴素贝叶斯与贝叶斯网络

1、概率论基础：条件概率、联合概率、分布、共轭先验。

2、 “概率派”与“贝叶斯派”

3、朴素贝叶斯模型

4、贝叶斯信念网络

5、应用案例介绍

十一、极大似然估计与EM算法

1、极大似然估计

2、半监督学习

3、 EM算法

4、 EM算法应用：贝叶斯线性回归

十二、支持向量机

1、统计学习问题

2、结构风险最小归纳原理

3、支持向量机

4、核函数

5、多分类的支持向量机

6、用于连续值预测的支持向量机

7、小案例：“拆蚊香”

十三、 BP神经网络

1、人工神经元及感知机模型

2、前向神经网络

3、 sigmoid

4、径向基函数神经网络

5、误差反向传播

十四、其他神经网络

1、 hopfield网络

2、自组织特征映射神经网络

3、受限布尔兹曼机

4、神经网络的应用案例介绍

十五、机器学习中的**化方法

1、参数学习方法

2、损失函数（或目标函数）

3、梯度下降

4、随机梯度下降

5、牛顿法

6、拟牛顿法

7、蛮力法也算吗？

十六、遗传算法

1、交叉、选择、变异

2、基本算法

3、神经网络与遗传算法结合的案例：井字棋

十七、隐马尔科夫模型

1、马尔科夫过程

2、隐马尔科夫模型

3、三个基本问题（评估、解码、学习）

4、前向-后向算法

5、 Viterbi算法

6、 Baum-Welch算法

十八、条件随机场

1、 *熵理论

2、无向图模型与MRF

3、 CRF与MRF的关系

4、 *团与势函数

5、 CRF的三个问题（概率计算、参数学习、预测）

6、 CRF进行词性标注的案例

十九、文本挖掘

1、文本分析功能

2、文本特征的提取

4、文本分类

5、文本聚类

6、文本摘要

二十、 Monte-Carlo法

1、扔飞镖计算圆周率

2、 Monte-Carlo积分

3、接受-拒绝采样

4、重要性采样

5、 MCMC方法的基本思路

6、 Metropolis-Hastings算法

7、 Gibbs采样

二十一、从LSA到LDA

1、 LSA（潜在语义分析）

2、 pLSA

3、第二个“LDA”（潜在狄利克雷分布）

二十二、网页排序与商品推荐

1、 page rank

2、基于人口统计学的推荐

3、基于内容的推荐

4、协同过滤

5、基于关联规则推荐

6、组合推荐

二十三、组合的模型

1、 bagging

2、 co-training

3、 adaboost

4、随机森林

5、 GBDT

二十四、强化学习

1、 MDPs中的agent的属性

2、 exploration and exploitation

3、 Bellman期望方程

4、 **策略

5、策略迭代与价值迭代

6、 Q学习算法

7、 DQN

二十五、综合案例

1、如何教电脑玩“flappy bird”

2、待定

定制企业培训方案

大数据与人工智能实战讲师-周红伟

前商才数字CTO，前马上消费金融风控负责人，前富民银行数据科学家，前猪八戒大数据科学家，重庆市大数据科学家，深度学习与人工智能科学家，法国科学院数据算法博士。周老师毕业于法国科学院LAAS实验室，荣获多项人工智能算法国际发明专利...

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人工智能导师-张军平

复旦大学教授，博士生导师，中国计算机协会人工智能专委会委员，中国人工智能协会机器学习专委会委员。主要研究方向是人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通，曾发表80余篇高质量论文...

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新技术、新趋势咨询师-邓小龙

北京邮电大学副教授，硕士生导师，北邮教育部可信分布式计算重点实验室核心成员，中国网络空间安全协会青年专家，目前从事人工智能、数据挖掘等内容方面的研究和课程讲授，参与和主持多个国家科技支撑计划、863、973、国家自然科学基金项目并在其中发挥重要作用...

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