培訓時間：

人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用暨工信部教考中心人工智能工程師認證

  培訓講師：劉老師 王老師 覃老師 王老師

  時間地點：
本課程時間已過期,點擊搜索其它開課時間

  培訓費用：8800元

  贈送積分：8800

    服務電話：010-82593357

人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用暨工信部教考中心人工智能工...詳細內容

人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用

暨工信部教考中心人工智能工程師認證

培訓班

培訓服務一覽表

培訓地點

杭州

北京

培訓時間

6月

22-25

11月

20-23

培訓方式

· 現場面授     · 線上授課     · 錄播回放

專家授課

· 4天集中培訓學習：每天6課時，實戰(zhàn)專家授課

· 理論梳理     · 案例分享     · 實戰(zhàn)演練

紙質資料

人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用培訓講義

學習平臺

PC端：http://it.zpedu.com/     移動端APP：IT云課

社群服務

· 學員在線交流     · 專家在線答疑     · 班主任教學管理

此課程可根據具體需求定制企業(yè)內訓解決方案。

一、 培訓收益

課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：

1. 回歸算法理論與實戰(zhàn)；

2. 分類算法理論與實戰(zhàn)；

3. 降維算法理論與實戰(zhàn)；

4. 聚類算法理論與實戰(zhàn)；

5. 神經網絡算法；

6. Tensorflow DNN CNN構建；

7. 基于OpenCV計算機視覺識別；

8. 從0到1完成知識圖譜構建；

9. 通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識，獲得較強的知識圖譜應用系統(tǒng)的分析、設計、實現能力。

二、 培訓特色

本次培訓從實戰(zhàn)的角度對深度學習技術進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景，給深度學習相關從業(yè)人員以指導和啟迪。

三、 日程安排

培訓模塊

培訓內容

機器學習基礎

1. 機器學習的開發(fā)過程

2. 監(jiān)督學習的處理模式

3. 無監(jiān)督學習的處理模式

4. 機器學習模型的開發(fā)步驟

5. 機器學習模型開發(fā)的要點

機器學習實戰(zhàn)

1. 分類

2. 回歸

3. 時間序列分析

4. 關聯(lián)分析

5. 聚類與降維

深度學習基礎

1. 神經元與神經網絡

2. 激活函數的點火機制

3. Sigmoid函數與參數優(yōu)化

4. 梯度下降法

5. 簡單感知機

6. 多層感知機

7. Tensorflow實現感知機

8. Keras實現感知機

9. PyTorch實現感知機 

深度學習進階

1. 前饋神經網絡

2. 誤差反向傳播

3. 創(chuàng)建神經網絡

4. Fashion-MNIST圖像識別

5. TensorFlow構建圖像識別網絡模型

6. Keras構建圖像識別網絡模型

7. PyTorch構建圖像識別網絡模型

卷積神經網絡與圖像識別

1. 卷積神經網絡的結構

2. 基于TensorFlow構建CNN

3. 基于Keras構建CNN

4. 基于PyTorch構建CNN

一般物體的圖像識別

1. 多分類數據集CIFAR-10介紹

2. CNN識別普通物體的結構

3. 基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型

4. 基于Keras + CNN構建物體識別模型

5. 基于PyTorch + CNN構建物體識別模型

6. 模型調優(yōu)提高物體識別精度

循環(huán)神經網絡

1. RNN基本結構

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與圖像識別

1. OpenCV安裝

2. 基于OpenCV物體檢測

3. 圖像檢測與圖像保存

知識圖譜概述

1.知識圖譜（KG）概念

2.知識圖譜的起源與發(fā)展

3.典型知識圖譜項目簡介

4.知識圖譜技術概述

5.知識圖譜典型應用

知識存儲

1. 知識圖譜數據庫

2. 知識圖譜存儲方法

3. 基于Neo4j的知識存儲實踐

4. 開源知識存儲工具理論與實踐

知識圖譜案例

基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索

GYM與強化學習

1. GYM安裝與游戲獎罰設置

2. 強化學習的與眾不同

3. 馬爾科夫性質與決策過程

4. SARSA 算法介紹與推導

5. 蒙特卡洛多步采樣

基于DQN神經網絡構建

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 強化神經網絡

5. DQN原理分析

6. 強化學習模型部署與應用

四、 授課專家

劉老師  西安郵電學院計算機科學與技術本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經驗，7年企業(yè)培訓經驗，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

王老師  北京郵電大學軟件工程碩士，近10年的IT領域相關技術研究和項目開發(fā)工作，6年新東方、中國移動、中興能源和中培教育培訓講師經驗，參與國家級氣象軟件工程規(guī)范制定工作，對軟件技術演變歷史和趨勢有深入體驗，現任某軟件科技公司CEO。在長期軟件領域工作過程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結經驗，有深刻認識。創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，知識圖譜，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。

通曉多種軟件設計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉，能根據項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監(jiān)控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用，具有較強的移動互聯(lián)網應用需求分析和系統(tǒng)設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術，了解各種設計模式，能在具體項目中靈活運用。

覃老師  上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。

王老師 計算機博士，深入理解傳統(tǒng)的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法，在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數據挖掘經驗，熟悉大數據下的ETL與模型搭建，曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。

五、 培訓費用

培訓費：8800元/人（含培訓費、平臺費、資料費以及直播視頻回放一年等費用）。

參加培訓并通過考試學員，由工業(yè)和信息化部教育與考試中心統(tǒng)一頒發(fā)《人工智能工程師》工業(yè)和信息化職業(yè)能力證書，證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。


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