北京人工智能项目培训内容

人工智能是当今科技领域最前沿的课题。近年来，随着无人驾驶、智能语音、图像识别等技术的大热，以及云计算、大数据、互联网、物联网等技术的进一步发展，人工智能技术成功跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，被提升到国家战略高度。参加人工智能培训将给我们的生活带来机遇与挑战。

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。

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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人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。