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基本信息
咨詢電話:010-62885261 13051501222
【開課時(shí)間】2024年11月22日-2024年11月25日
【培訓(xùn)師資】專家
【課程費(fèi)用】￥8,800
【培訓(xùn)地區(qū)】北京 - 北京
【人 氣 度】288次
【課件下載】點(diǎn)擊下載課程綱要Word版
課程內(nèi)容
人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
培訓(xùn)班
| 培訓(xùn)服務(wù)一覽表 | ||
| 培訓(xùn)地點(diǎn) | 杭州 | 北京 |
| 培訓(xùn)時(shí)間 | 6月 22-25 | 11月 |
| 培訓(xùn)方式 | · 現(xiàn)場(chǎng)面授 · 線上授課 · 錄播回放 | |
| 專家授課 | · 4天集中培訓(xùn)學(xué)習(xí)：每天6課時(shí)，實(shí)戰(zhàn)專家授課 · 理論梳理 · 案例分享 · 實(shí)戰(zhàn)演練 | |
| 紙質(zhì)資料 | 人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用培訓(xùn)講義 | |
| 社群服務(wù) | · 學(xué)員在線交流 · 專家在線答疑 · 班主任教學(xué)管理 | |
| 此課程可根據(jù)具體需求定制企業(yè)內(nèi)訓(xùn)解決方案。 | ||
課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：
1. 回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn)；
2. 分類算法理論與實(shí)戰(zhàn)；
3. 降維算法理論與實(shí)戰(zhàn)；
4. 聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)；
5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；
6. Tensorflow DNN CNN構(gòu)建；
7. 基于OpenCV計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別；
8. 從0到1完成知識(shí)圖譜構(gòu)建；
9. 通過展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識(shí)圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識(shí)圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員掌握知識(shí)圖譜基礎(chǔ)與專門知識(shí)，獲得較強(qiáng)的知識(shí)圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)能力。
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析，并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景，給深度學(xué)習(xí)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。
| 培訓(xùn)模塊 | 培訓(xùn)內(nèi)容 |
| 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) | 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)過程 2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式 3. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式 4. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)步驟 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的要點(diǎn) |
|
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 1. 分類 2. 回歸 3. 時(shí)間序列分析 4. 關(guān)聯(lián)分析 5. 聚類與降維 |
| 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) | 1. 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2. 激活函數(shù)的點(diǎn)火機(jī)制 3. Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化 4. 梯度下降法 5. 簡(jiǎn)單感知機(jī) 6. 多層感知機(jī) 7. Tensorflow實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 8. Keras實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 9. PyTorch實(shí)現(xiàn)感知機(jī) |
| 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 | 1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2. 誤差反向傳播 3. 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4. Fashion-MNIST圖像識(shí)別 5. TensorFlow構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 6. Keras構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 7. PyTorch構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別 | 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 2. 基于TensorFlow構(gòu)建CNN 3. 基于Keras構(gòu)建CNN 4. 基于PyTorch構(gòu)建CNN |
| 一般物體的圖像識(shí)別 | 1. 多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹 2. CNN識(shí)別普通物體的結(jié)構(gòu) 3. 基于TensorFlow + CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 4. 基于Keras + CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 5. 基于PyTorch + CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 6. 模型調(diào)優(yōu)提高物體識(shí)別精度 |
| 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 1. RNN基本結(jié)構(gòu) 2. LSTM文章生成 3. GRU圖像生成 4. VEA圖像生成 5. GAN圖像生成 |
| Open CV與圖像識(shí)別 | 1. OpenCV安裝 2. 基于OpenCV物體檢測(cè) 3. 圖像檢測(cè)與圖像保存 |
| 知識(shí)圖譜概述 | 1.知識(shí)圖譜（KG）概念 2.知識(shí)圖譜的起源與發(fā)展 3.典型知識(shí)圖譜項(xiàng)目簡(jiǎn)介 4.知識(shí)圖譜技術(shù)概述 5.知識(shí)圖譜典型應(yīng)用 |
| 知識(shí)存儲(chǔ) | 1. 知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù) 2. 知識(shí)圖譜存儲(chǔ)方法 3. 基于Neo4j的知識(shí)存儲(chǔ)實(shí)踐 4. 開源知識(shí)存儲(chǔ)工具理論與實(shí)踐 |
| 知識(shí)圖譜案例 | 基于Neo4j人物關(guān)系知識(shí)圖譜存儲(chǔ)與檢索 |
| GYM與強(qiáng)化學(xué)習(xí) | 1. GYM安裝與游戲獎(jiǎng)罰設(shè)置 2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的與眾不同 3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過程 4. SARSA 算法介紹與推導(dǎo) 5. 蒙特卡洛多步采樣 |
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基于DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 | 1. CartPole規(guī)則與演示 2. Q-Table局限性 3. 爬山算法獲取最優(yōu)解 4. DQN 強(qiáng)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5. DQN原理分析 6. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型部署與應(yīng)用 |
劉老師 西安郵電學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，7年企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級(jí)開發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對(duì)Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫(kù)數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識(shí)別技術(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王符偉 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士，近10年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開發(fā)工作，6年新東方、中國(guó)移動(dòng)、中興能源和中培教育培訓(xùn)講師經(jīng)驗(yàn)，參與國(guó)家級(jí)氣象軟件工程規(guī)范制定工作，對(duì)軟件技術(shù)演變歷史和趨勢(shì)有深入體驗(yàn)，現(xiàn)任某軟件科技公司CEO。在長(zhǎng)期軟件領(lǐng)域工作過程中，對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過程改進(jìn)模型CMM/CMMI，在具體項(xiàng)目實(shí)施過程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，有深刻認(rèn)識(shí)。創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，知識(shí)圖譜，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國(guó)家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。
通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)工具。對(duì)軟件開發(fā)整個(gè)流程非常熟悉，能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過程，并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控，有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用，具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計(jì)模式，能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。
覃老師 上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國(guó)家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。
王老師 計(jì)算機(jī)博士，深入理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、OCR、人臉識(shí)別等方向均進(jìn)行了豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨(dú)立負(fù)責(zé)美團(tuán)用戶信用分評(píng)估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個(gè)模塊推薦算法搭建等項(xiàng)目。
培訓(xùn)費(fèi)：8800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、平臺(tái)費(fèi)、資料費(fèi)以及直播視頻回放一年等費(fèi)用）。
聯(lián)系方式：中企聯(lián)企業(yè)培訓(xùn)網(wǎng) 咨詢電話：010-62885261 傳真：010-62885218 聯(lián) 系 人：潘洪利 13051501222 電子郵箱：phL568@163.com 網(wǎng) 址：www.zzymm.cn |
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