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人工智能:理論與實踐 下載課程WORD文檔
添加時間:2018-06-25      修改時間: 2018-06-25      課程編號:100286612
《人工智能:理論與實踐》課程詳情
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培訓(xùn)要點(diǎn)
隨著國家在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局,人工智能已經(jīng)應(yīng)用于各個方面:專家系統(tǒng)、自動推理、圖像識別、模式識別、語音識別、自然語言理解、指紋識別、人臉識別、無人駕駛、推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等。但是,有沒有一種方法能迅速把握精髓,從而更快的進(jìn)入人工智能的廣闊天地呢?
本次培訓(xùn)采用深入理論+淺出實踐相結(jié)合的模式。在理論上,精選最關(guān)鍵最重要的理論,為進(jìn)一步獲取相關(guān)知識打下基礎(chǔ)。在實踐上,精選目前比較有啟發(fā)性的案例,既幫助我們理解理論,更能幫助我們開闊思路,為研發(fā)相關(guān)領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng),提供一條思考脈絡(luò)。


培訓(xùn)內(nèi)容
理論篇
第一講 人工智能簡介
1.1 什么是人工智能
1.2 為什么要人工智能
1.3 人工智能的發(fā)展簡史
1.4 人工智能的現(xiàn)實案例舉例
第二講 最優(yōu)分類面和支持向量機(jī)
2.1 什么是最優(yōu)分類面
2.2 支持向量機(jī)的本質(zhì)是什么
2.3 支持向量機(jī)在線性不可分時怎么辦
2.4 支持向量機(jī)中核函數(shù)如何選擇
2.5 支持向量機(jī)在車牌識別中的應(yīng)用案例
第三講 決策樹
31 什么是非數(shù)值特征
3.2 為什么要引入決策樹
3.3 如何設(shè)計決策樹
3.4 如何構(gòu)造隨機(jī)森林
3.5 決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用案例
第四講 深度學(xué)習(xí)之始:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計動機(jī)是什么
4.2 單個神經(jīng)元的功能
4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P)算法
4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要注意的問題
4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別、流量預(yù)測中的應(yīng)用案例
第五講 深度學(xué)習(xí)中的技巧和注意事項
5.1 深度學(xué)習(xí)中過學(xué)習(xí)問題的處理
5.2 如何選擇損失函數(shù)
5.3 如何并行化
5.4 如何解決深度學(xué)習(xí)中梯度消失問題
5.5 如何選擇激勵函數(shù)
5.6 權(quán)值衰減、Dropout以及新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
第六講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1 卷積以及卷積網(wǎng)絡(luò)的概念
6.2 為什么在使用卷積網(wǎng)絡(luò)
6.3 卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計
6.4 卷積網(wǎng)絡(luò)在圍棋中的應(yīng)用
6.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用案例
第七講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 為什么要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.2 1-of-N編碼
7.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
7.4 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
7.5 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用案例
第八講 人工智能未來展望
8.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.2 強(qiáng)制學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.4 DeepMind介紹
實踐篇
第九講 使用支持向量機(jī)進(jìn)行車牌識別
第十講 使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理



《人工智能:理論與實踐》培訓(xùn)受眾
架構(gòu)師、分析師、項目經(jīng)理、高級程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發(fā)的技術(shù)人員。

《人工智能:理論與實踐》課程目的
1,深層次掌握人工智能理論,到達(dá)人工智能的突破口,探知最核心的秘密。
2,理論應(yīng)用于實際項目,不只是了解,更在于掌握。
3,把握人工智能的新應(yīng)用,理解時代趨勢,不再為了人工智能而人工智能。
4,一個交流探討的高級別平臺。

《人工智能:理論與實踐》所屬分類
特色課程

《人工智能:理論與實踐》授課培訓(xùn)師簡介
司老師
司老師 清華大學(xué)博士,人工智能方面專家,在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍,在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域頂級期刊IEEE TPAMI等期刊發(fā)表多篇論文,擁有5個中國專利和1個美國專利,是人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理和模式識別領(lǐng)域的實戰(zhàn)派專家。
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