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AI人工智能技术及其应用实战

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习感兴趣的人员

课程目标: 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。

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AI人工智能技术及其应用实战课程介绍

一、课程介绍

近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, **将对应的人工智能技术比如人脸识别,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。因此中国信息化人才培训中心(www.bjtbedu.com)决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下:

本课程对业界主流**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) **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、**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**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, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。

四: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.C NN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.实验要求准确率、召回率、误差等指标模块九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 CN N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

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