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AI人工智能技术及应用培训方案

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培训背景

近年来,随着“人工智能”技术的不断深耕与拓展,其已经深入渗透到社会众多行业之中。通过将诸如人脸识别、车牌识别等先进的人工智能技术巧妙地融入到各个行业的信息化建设之中,人工智能的应用已经涵盖了众多领域。这不仅包括了新兴的互联网企业,如电商巨头、搜索引擎、社交平台以及互联网广告服务提供商等;同时也广泛涉及到金融行业,包括银行、保险、证券公司及互联网金融借贷公司等;更不必说通信运营商,如电信、移动、联通等行业巨头,它们都在通过人工智能的助力,焕发出新的活力与效率。

 

培训收益

1. 通过本课程的深入研习,学员将能在较短的时间内精通人工智能领域的基础理论和精髓要义,奠定坚实的知识根基。

2. 本课程旨在使学员全面掌握人工智能的核心基础知识,培养其面对人工智能问题的解决策略,同时通过分析经典应用案例,深入了解人工智能在各行各业的应用现状。此外,课程还将重点介绍人工智能产业链及前沿产品的应用解决方案,助力学员在未来的职业生涯中运筹帷幄。

 

培训特色

本课程精心设计了一套独特的教学模式,融合了定制化授课、实战案例训练以及深入的互动咨询讨论,旨在通过技术原理与精选项目案例的有机结合,为学生打造一个理论与实践并重的学习环境,全面提升其专业技能和解决实际问题的能力。

 

日程安排

模块

课程介绍

详细内容(3天)

模块一

人工智能基础、
技术及其体系

1.人工智能的本质
2.人工智能的功能
3.人工智能的技术体系
4.人工智能的典型应用

模块二

人工智能的问题
求解及技术实现

1.机器学习的流程
2.特征工程
3.机器学习模型的性能评估
4.人机协同

模块三

人工智能的学习方式

1.监督学习
2.非监督学习
3.半监督学习
4.加强学习

模块四

人工智能的
行业应用与发展

1.人工智能的行业图谱和行业发展剖析
2.人工智能结合大数据的行业应用案例
3.人工智能在“互联网+”领域的应用
4.人工智能在制造业领域的应用
5.人工智能在金融、消费领域的应用
6.人工智能在物流领域的应用
7.其他领域

模块五

主流人工智能
实验平台部署

1.机器学习平台TensorFlow的安装、使用和应用案例

模块六

人工智能机器学习的
算法模型的应用实践

1.神经网络机器学习算法模型及其应用
2.决策树算法模型及其应用
3.关联分析算法模型及其应用
4.聚类分析算法模型及其应用
5.朴素贝叶斯算法模型及其应用
6.逻辑回归算法模型及其预测应用
7.深度学习算法模型及应用
8.图书自动标准案例
9.写作机器人案例
10.智能催收语音合成案例


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