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人工智能概况和前沿展望
288 次浏览  24 次
B. Ma
百度高级算法工程师
 
时间地点北京,上海,深圳根据报名开班
课程费用:3000元/人
 
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域

    培训目标:

    结合实际应用举例和和业界趋势分析
    主流技术方案、能力和发展方向
    培训对象:对 AI 特别是深度学习算法原理和应用感兴趣
    学员基础:具有一定编程和数学基础的技术和管理人员
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:1天

    主题
    内容
    1 赋予计算机学习数据的能力
    1.1构建智能机器将数据转化为知识
    1.2机器学习的三种不同方法
    a 通过监督学习对未来事件进行预测
    b 通过强化学习解决交互式问题
    c 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构
    1.3基本术语及符号介绍
    1.4构建机器学习系统的蓝图
    a 数据预处理
    b 选择预测模型类型并进行训练
    c模型验证与使用未知数据进行预测
    2. 深度学习概要
    - 什么是深度学习
    - 与机器学习的异同
    - 神经网络和深度学习
    3. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP
    - 神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation
    - 神经元网络 Neuron Networks
    - 训练网络 Training Networks
    - Back-propagation 算法和计算图
    - 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate
    4. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network
    - CNN 原理和构造:
    - 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer
    - 特征图 Feature Maps
    - 池化层 Pooling
    - 全连接层 Full Connected Layer
    5. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks
    - RNN 原理
    - 处理序列(Sequence)数据的神经网络
    - 循环神经网 RNN 架构
    - RNN训练:如何在训练中获得稳定的梯度下降
    - RNN 网络演化历史:RNN,LSTM,GRU 结构比较和分析
    6. 当前应用
    6.1 金融业:
    - 征信与反欺诈
    - 定价
    6.2图形图像:
    - 人脸识别
    - 视频识别
    - 自动图像描述
    6.3自然语言理解
    - 情感分类
    - 用户意图识别
    - 机器翻译
    - 阅读理解 和 自动 QA
    6.4体育
    - 球员训练
    - 球队组建
    6.5 医疗
    - 医疗影像识别
    a糖尿病病变鉴别
    b心血管核磁共振界别
    c 读心术
    - 病例辅助判定
    - 药物试验
    6.6安防
    - 犯罪率预测
    - 寻人
    6.7社交
    - 婚恋匹配
    - 舆情分析
    6.8城市管理建设
    - 拥堵预测
    - 房价预测
    7. 未来发展方向
    7.1计算能力的发展
    - CPU / GPU / TPU
    7.2 模型算法的发展
    - 生成对抗网络 GAN: Generative Adversarial Network
    - 迁移学习
    - 感知:状态、情感、逻辑
    7.3应用的发展
    - 智能家居和穿戴智能
     
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