北京人工智能培训课程

人工智能服务于各行业，被誉为是下一个未来二十年的最大风口。到2030年，人工智能将在我国产生10万亿元的产业带动效益。运用“人工智能+”发展智能经济，助力我国经济增长将作为一项长期发展战略。企赢培训学院为企业人工智能产业发展提供政策解读、技术支持、行业应用支撑、业务拓展与策划等方面的培训课程，助力企业成长。

1、前沿理论方法及应用全面讲解，同时进行深入的案例实践。

2、理论课程夯实基础，由浅入深，科学系统。

3、案例实战贴合应用，深入浅出，并配以大量代码与实际案例练习；

4、结合业务场景，详解建模流程，传授思路方法，课后练习巩固。

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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人工智能真得可以挑战人类吗？人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能也称限制域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。一般而言，人们更愿意将弱人工智能看成是人类的工具，而不会讲其视为威胁，其属于相对容易控制和管理的计算机程序，总体来说，弱人工智能并不比我们使用的其它新技术更为危险。强人工智能又称为通用人工更智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能，人可以做什么，强人工智能就可以做什么，一般认为，强人工智能具有推理、决策、表达、规划、学习、自然语言交流等综合能力，具有争议的是强人工智能是否有必要具备人类的意识，一旦牵扯到意识，强人工智能的定义和评估标准就变得异常复杂，而人们对于强人工智能的担忧也主要来源于此。