《關(guān)于舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)”培訓(xùn)班的通知》課程詳情
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參加相關(guān)培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-人工智能與深度學(xué)習(xí)證書。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。注：請(qǐng)學(xué)員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復(fù)印件一張


培訓(xùn)方式
定制授課+實(shí)戰(zhàn)案例訓(xùn)練+互動(dòng)咨詢討論,共3天
本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué), 在講授原理的過程中, 穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作, 本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練 。


詳細(xì)大綱與培訓(xùn)內(nèi)容


模塊一：人工智能基礎(chǔ)、技術(shù)及其體系
1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途
2.人工智能的發(fā)展歷程與脈絡(luò)
3.人工智能的國(guó)家政策解讀
4.人工智能的技術(shù)體系
5.人工智能的技術(shù)框架


模塊二：人工智能的問題求解及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
6.人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典問題和求解方式
7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型和推理符號(hào)模型
8.人工智能和大數(shù)據(jù)
9.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
10.人工智能和深度學(xué)習(xí)


模塊三：人工智能的學(xué)習(xí)方式
11.有監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練
12.無監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練
13.半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練


模塊四：人工智能的行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展
14.人工智能的行業(yè)圖譜和行業(yè)發(fā)展割析
15.人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用案例
16.人工智能在“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域的應(yīng)用
17.人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
18.人工智能在金融、消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用


模塊五：部署人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
19.部署人工智能實(shí)驗(yàn)操作軟件和環(huán)境
20.運(yùn)行講師提供的人工智能簡(jiǎn)単示例驗(yàn)證環(huán)境的準(zhǔn)確性
21.熟悉實(shí)驗(yàn)資料和實(shí)驗(yàn)環(huán)境


模塊六：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的應(yīng)用實(shí)踐(1)
22.人工智能領(lǐng)域的四大類經(jīng)典算法模型
23.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型及其應(yīng)用
24.決策樹算法模型及其應(yīng)用
25.關(guān)聯(lián)分析算法模型及其應(yīng)用
26.聚類分析算法模型及其應(yīng)用
27.深度學(xué)習(xí)算法模型及應(yīng)用
28.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型及應(yīng)用


模塊七：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的應(yīng)用實(shí)踐(2)
29.樸素貝葉斯算法模型及其應(yīng)用
30.邏輯回歸算法模型及其預(yù)測(cè)應(yīng)用
31.LSTM深度學(xué)習(xí)庫的應(yīng)用
32.Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫的應(yīng)用
33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解


模塊八：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)操作
34.Python Scikit_learn算法庫的實(shí)戰(zhàn)操作
35.利用 Python語言編程,實(shí)現(xiàn)分類預(yù)測(cè)項(xiàng)目
36.實(shí)驗(yàn)要求準(zhǔn)確率、召回率、誤差等指標(biāo)


模塊九：TensorFlow Al深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐(1)
37.TensorFlow: 一個(gè)Al深度學(xué)習(xí)框架的概述
38.TensorFlow深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的工作機(jī)制和系統(tǒng)架構(gòu)
39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
40.TensorFlow的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用案例


模塊十：TensorFlow Al深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐(2)
41.TensorFlow CNN應(yīng)用操作
42.TensorFlow LSTM應(yīng)用操作
43.TensorFlow在圖像識(shí)別的實(shí)驗(yàn)操作
44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡(jiǎn)介
45.Tensorboard的部署、配置和應(yīng)用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作


模塊十一：Keras人工智能平臺(tái)應(yīng)用實(shí)踐
47.業(yè)界常用的AI平臺(tái)：Keras人工智能平臺(tái)架構(gòu)
48.Keras Al平臺(tái)的部署與配置
49.Keras技術(shù)實(shí)現(xiàn)與工作機(jī)制
50.Keras實(shí)驗(yàn)操作


模塊十二：項(xiàng)目實(shí)踐
51.利用學(xué)過的知識(shí)，使用Python編程實(shí)現(xiàn)基本的人臉識(shí)別或講師布置的AI實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目
52.講師提供項(xiàng)目指導(dǎo)手冊(cè),帶著學(xué)員完成,學(xué)員獨(dú)立完成后,講師答疑


模塊十三：培訓(xùn)內(nèi)容綜合、應(yīng)用完整實(shí)踐與咨詢討論
53.根據(jù)講師布置的實(shí)際應(yīng)用案例, 開展人工智能和大數(shù)據(jù)完整項(xiàng)目部署設(shè)計(jì)和應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐、 應(yīng)用實(shí)施以及解決方案分享咨詢與交流討論


《關(guān)于舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)”培訓(xùn)班的通知》培訓(xùn)受眾
1、IT工程師2、技術(shù)總監(jiān)3、人工智能架構(gòu)師4、其它對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的人員

《關(guān)于舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)”培訓(xùn)班的通知》課程目的
1、通過本課程的學(xué)習(xí), 學(xué)員可以用較短的時(shí)間掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)和精華內(nèi)容
2、讓學(xué)員掌握人工智能的基礎(chǔ)知識(shí),人工智能的問題解決思路,人工智能的應(yīng)用案例,人工智能產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用解決方案 。
3、讓學(xué)員掌握人工智能的技術(shù)平臺(tái)應(yīng)用,重點(diǎn)包括PythonKeras,TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應(yīng)用實(shí)戰(zhàn),并且通過兩三個(gè)具體的企業(yè)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)操作,鞏固掌握的 Al技術(shù)和平臺(tái)。

《關(guān)于舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)”培訓(xùn)班的通知》所屬分類
特色課程

《關(guān)于舉辦 “人工智能技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)”培訓(xùn)班的通知》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介

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