北京AI人工智能培训内容

近年来，随着“人工智能”深入应用到社会各个行业，通过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。因此我们决定举办人工智能技术及其应用实战培训班。

1、理解机器学习的思维方式和关键技术

2、了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用

3、能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码

4、初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

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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在国际化、资本、互联网趋势等共同作用下，未来的AI将会形成非常强大的平台，美国如谷歌、推特，中国如微信、淘宝。这些平台将汇聚、整合原本零碎的内容或应用，并因此改善用户体验，但有理由对集中了大量数据和计算资源的AI平台提出合理的质疑，这些平台特别是联盟的力量将特别强大，体量较小的平台将难以发声，巨头围绕AI建立的平台也缺乏足够的透明性，较难与外界保持有效的沟通。一旦AI平台利益与公众利益不符，在商业上找不到可以制衡的第三方力量。