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北京AI技术应用培训

来源:中华网考试编辑:李振发布时间:2019-06-04

人工智能培训课程导读

我们身处一个巨变的时代,毋庸置疑,人工智能 (AI) 已经成为科技前沿之一,将给许多行业带来颠覆性的影响,也有可能在未来重塑公司的人才战略、运营模式以及与客户的合作模式。商业领袖都已未雨绸缪,着手研究人工智能将如何影响他们的商业战略,以防被第四次工业革命的浪潮甩在身后。

企业人工智能培训的目标

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。

企业人工智能培训课程大纲

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

4.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.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 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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人工智能小知识

以谷歌AlphaGo战胜韩国围棋世界冠军李世石事件为时间节点,自2016年下半年开始,人工智能迎来了第三次发展浪潮。这一发展阶段的显著特征便是,包括中国在内的世界各国纷纷开始了对人工智能进行国家战略层面的布局,同时人工智能在医疗领域的潜力得到广泛认知,形形色色的AI医疗创业公司如雨后春笋般涌现,并受到资本追捧。


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