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人工智能实践项目案例分析与实战应用培训方案

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培训背景

在信息技术革命的推动下,人工智能技术以其特有的吸引力与深 远的影响力,正逐步融入社会生活的方方面面。依托大数据的涌动和云计算的助力,人工智能的应用范围不断扩大,成为推动社会发展的新动力。

教育革新:人工智能推动教学升级

人工智能教育应用引发变革,提升教学质量和学习成果,提供定制化学习路径。

医疗创新:人工智能助力健康保障

在医疗健康领域,人工智能助力治疗,提升诊断与医疗服务效率,成为医生重要助手,共同保障人类健康。

金融改革:人工智能驱动智慧金融

金融业采用人工智能,智能风险管理工具与投资顾问助力业务发展,通过数据分析优化决策,提升智能化水平。

课程融合:理论与实践的深入结合

人工智能课程加入实践环节,涵盖图像识别、智能体控制、文本分析等领域,帮助学生掌握理论和算法,增强技术应用能力。

产业兴旺:人工智能引领未来趋势

人工智能产业快速发展,涵盖基础设施、中间技术及应用领域,助力地方经济发展。

企业转型:人工智能助力升级

众多企业采用人工智能技术提升效率和竞争力,降低成本,提高产品质量,成为转型升级的关键助力。

 

总之,人工智能实践项目的背景涉及技术的广泛应用、课程实践、产业发展以及企业技术应用等多个层面。这些因素相互作用,共同推动了人工智能技术的持续进步和应用范围的不断扩展。人工智能,正逐步成为引领未来的关键力量。

 

培训收益

1. 学习回归算法:系统掌握应用精髓。

2. 掌握分类算法:理论结合实践,理解运作机制。

3. 学习降维算法:探究原理与实践。

4. 探索聚类算法:实例解析,熟练掌握。

5. 深入神经网络:解析核心要点。

6. 构建DNN/CNN:理论与实践,掌握应用。

7. OpenCV计算机视觉:理论学习与实践。

8. 构建知识图谱:学习构建流程。

9. 展示科研与解读AI:培养知识图谱应用能力。

 

培训特色

本次培训聚焦实战需求,对深度学习技术进行全方位、多维度剖析。不仅系统地讲解了理论知识,更结合丰富多样的实际案例,深度挖掘并探讨了深度学习在各行各业的创新应用场景。旨在为学习领域的从业者提供前沿的指导思路和启发,助力他们成长

 

日程安排

培训模块

培训内容

机器学习基础

机器学习的开发过程
监督学习的处理模式
无监督学习的处理模式
机器学习模型的开发步骤
机器学习模型开发的要点


机器学习实战

分类
回归
时间序列分析
关联分析
聚类与降维

深度学习基础

神经元与神经网络
激活函数的点火机制
Sigmoid函数与参数优化
梯度下降法
简单感知机
多层感知机
Tensorflow实现感知机
Keras实现感知机
PyTorch实现感知机 

深度学习进阶

前馈神经网络
误差反向传播
创建神经网络
Fashion-MNIST图像识别
TensorFlow构建图像识别网络模型

Keras构建图像识别网络模型
PyTorch构建图像识别网络模型

卷积神经网络与图像识别

卷积神经网络的结构
基于TensorFlow构建CNN
基于Keras构建CNN
基于PyTorch构建CNN

一般物体的图像识别

多分类数据集CIFAR-10介绍
CNN识别普通物体的结构
基于TensorFlow + CNN构建物体识别模型
基于Keras + CNN构建物体识别模型
基于PyTorch + CNN构建物体识别模型
模型调优提高物体识别精度

循环神经网络

RNN基本结构
LSTM文章生成
GRU图像生成
VEA图像生成
GAN图像生成

Open CV与图像识别

OpenCV安装
基于OpenCV物体检测
图像检测与图像保存

知识图谱概述

知识图谱(KG)概念

知识图谱的起源与发展
典型知识图谱项目简介
知识图谱技术概述
知识图谱典型应用

知识存储

知识图谱数据库
知识图谱存储方法
基于Neo4j的知识存储实践
开源知识存储工具理论与实践

知识图谱案例

基于Neo4j人物关系知识图谱存储与检索

GYM与强化学习

GYM安装与游戏奖罚设置
强化学习的与众不同
马尔科夫性质与决策过程
SARSA 算法介绍与推导
蒙特卡洛多步采样


 
基于DQN神经网络构建

CartPole规则与演示
Q-Table局限性
爬山算法获取最优解
DQN 强化神经网络
DQN原理分析
强化学习模型部署与应用

 

推荐讲师

刘老师 西安邮电学院计算机与技术专业,十几年软件研发经验,7年企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特研究,精通J2EE企业级开发技术。Java方向:设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐,Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

 

王老师 北邮软件工程硕士,10年IT领域研究,6年讲师经验,参与气象软件规范制定,现任软件公司CEO。精通软件企业运作,熟悉ISO9003和CMM/CMMI标准,具备丰富的项目实施经验。技术总监,擅长机器学习、深度学习,拥有两项国家专利,多年授课经验。擅长软件设计开发,熟悉全流程管理,深入理解C、C++、Java等语言及移动、大数据技术。

 

覃老师 上海大学物理学硕士,创业公司合伙人、技术总监,机器学习和深度学习领域拥有丰富的实战经验。精通算法原理、编程实践,对Tensorflow、Caffe、Keras等学习框架运用自如。完成多项涉及图像、语音、自然语言处理及搜索领域的人工智能项目,荣获两项国家专利,在技术革新方面有卓越贡献。凭借多年授课经验,以通俗易懂的教学风格和简洁清晰的代码编写风格,受到学员赞誉。

 

王老师 计算机博士,理解传统计算机视觉方法与主流学习算法,在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验,熟悉大数据下的ETL与模型搭建,曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。

本课程由中国信息化培训中心颁发《人工智能高级工程师》证书,证书查询网址:www.zpedu.com;证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

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