人工智能深度學習培訓課程大綱

  培訓講師：王老師

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人工智能深度學習培訓課程大綱詳細內(nèi)容

人工智能深度學習培訓課程大綱


【深度學習課程大綱】
人工智能技術基礎 （1/4天）
人工智能及神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程
人工智能的應用現(xiàn)狀及演變趨勢
機器學習理論概述
神經(jīng)網(wǎng)絡理論及實踐（1/4天）
神經(jīng)網(wǎng)絡基本概念
誤差反向傳播算法（數(shù)學推導過程）
誤差函數(shù)、激活函數(shù)
隨機梯度下降法
學習率及其設置
TensorFlow平臺深度網(wǎng)絡開發(fā)詳解（1/4天）
數(shù)據(jù)模型
計算模型
運行模型
TensorFlow訓練神經(jīng)網(wǎng)絡三個步驟
一個完整的神經(jīng)網(wǎng)絡應用實例（線性分類問題）
Keras平臺深度網(wǎng)絡開發(fā)詳解（1/4天）
數(shù)據(jù)導入、歸一化、預處理
定義模型與編譯
訓練模型
模型準確率評估及預測
Keras中使用Pandas進行數(shù)據(jù)的導入與預處理實踐（以csv數(shù)據(jù)為例）
Keras中使用Scikit-learn 進行交叉驗證及模型調(diào)參實踐
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典模型及實踐（1天）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎（卷積、池化、激活、壓平）
LeNet-5深度學習模型及其實踐（手機驗證法分類）
Inception-v3深度學習模
深度學習模型遷移算法及實踐（物品真?zhèn)巫R別（以和田玉鑒別為例））
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典模型及實踐（1/2天）
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎
RNN的的結構
單/多層LSTM模型結構
LSTM模型實操（詞頻統(tǒng)計）
LSTM模型應用實操（使用LSTM模型進行IMDb情感分析）
SeqToSeq模型及其實踐（1/2天）
SeqToSeq模型理論基礎
電信文本摘要提取實操

 

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《人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術與行業(yè)創(chuàng)新應用案例》1.培訓內(nèi)容：模塊一：人工智能技術及行業(yè)創(chuàng)新應用案例模塊二：云計算技術及行業(yè)創(chuàng)新應用案例模塊三：大數(shù)據(jù)技術及行業(yè)創(chuàng)新應用案例模塊四：融合人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術的行業(yè)應用案例分析2.課程時間：4天，6小時/天3.授課對象：4.授課方式：理論講授，案例分析，方法傳授、動畫演示、互動討論，講師點評、實戰(zhàn)演練。

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模塊三：大數(shù)據(jù)技術及行業(yè)創(chuàng)新應用案例一、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構及部署1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構描述（1）大數(shù)據(jù)的業(yè)務目標（2）大數(shù)據(jù)總體架構模型（3）大數(shù)據(jù)總體架構特點（4）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的物理架構（5）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的邏輯架構（6）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)的關系（7）傳統(tǒng)應用如何成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應用2、大數(shù)據(jù)平臺工作流程（1）大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構及工作流程（2）大數(shù)據(jù)存

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