AI培训课程

随着数字时代的到来，人工智能成为了一个热门话题，愈来愈多的科技公司也开始研发AI相关技术。作为一项创新和未来发展趋势，人工智能将会改变我们的生活和工作方式，这也是为什么有越来越多的人想学习AI技术。因此，近年来，AI培训课程变得尤为重要。

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、起源、用途

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(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

模块八：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

模块九：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.实验要求准确率、召回率、误差等指标

模块十：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

模块十一：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

模块十二：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

模块十三：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

模块十四：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