【培训背景】

随着人工智能技术的快速发展，模式识别作为其核心组成部分，在图像识别、语音识别、无人驾驶、生物特征识别等领域得到了广泛应用。这种技术的广泛应用促使了市场对掌握模式识别技术人才的需求不断增长。

一些机构纷纷开设模式识别相关课程，旨在培养具备扎实理论基础和丰富实践经验的人工智能专业人才。这些课程不仅涵盖了模式识别的基本原理和算法，还注重实战操作和应用能力的培养。

【培训收益】

熟悉模式识别的基本概念；

熟悉Python基础语法

熟悉Anaconda环境配置与基本操作；

掌握Matplotlib可视化技术；

掌握Numpy技术基础；

掌握机器学习最低限度的数学知识；

掌握机器学习的基本原理；

掌握神经网络的结构。

【适合人群】

软件工程师、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、算法工程师、模式识别工程师。

【培训特色】

1、理论与实践相结合：

课程注重理论与实践的结合，通过理论讲解和实战演练相结合的方式，帮助学员深入理解模式识别技术的原理和应用方法。这种教学方式不仅提高了学员的理论水平，还增强了他们的实践操作能力。

2、实战导向：

课程以实战为导向，通过实际项目的开发和实施，帮助学员积累项目经验和提升实践能力。实战项目的设计充分考虑了学员的实际情况和需求，确保学员能够在项目中获得最大的收获。

3、教学方法创新：

课程采用多种教学方法和手段，如项目教学法、任务驱动式教学法、趣味性/实例性教学设计等。这些教学方法的创新，不仅激发了学员的学习兴趣，还提高了教学效果和质量。

4、课程体系完善：

课程体系完善，涵盖了模式识别的基本概念、基本原理、主要算法以及应用领域等方面。通过系统化的学习，学员能够全面掌握模式识别技术的全貌，并具备解决实际问题的能力。

5、师资力量雄厚：

课程由具有丰富教学经验和实战经验的专业教师授课，他们不仅具备深厚的理论功底，还具备丰富的项目实践经验。讲师会结合自身的经验和案例，为学员提供高质量的教学指导和实战建议。

【授课专家】

王老师  在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI，在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项目特点定制具体软件过程，并进行项目管理和监控，有很强的软件项目组织管理能力。

对C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、IOS框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项目中灵活运用。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，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。

 证书样本

人工智能-模式识别技术实战培训班，录播课为18课时，企业内训可按需求定制。  

课程安排如下：

第0章 人工智能-模式识别技术实战-模式识别

人工智能-模式识别技术实战-模式识别课程概述

第1章 模式识别理论

机器学习-模式识别理论

第2章 Python编程基础

语言基础-Anaconda

语言基础-Python基础语法（1）

语言基础-Python基础语法（2）

语言基础-Python基础语法（3）

语言基础- Python面向对象编程（1）

语言基础- Python面向对象编程（2）

语言基础-NumPy基础

语言基础-Matplotlib基础

第3章 机器学习数学基础

.数学原理-基础知识

数学原理-线性代数

数学原理-微积分

数学原理-概率统计（1）

数学原理-概率统计（2）

第4章 机器学习技术基础

机器学习-机器学习基础（1）

机器学习-机器学习基础（2）

机器学习-经典算法

机器学习-神经网络基础-神经网络概述

机器学习-神经网络基础-深度神经网络

机器学习-神经网络基础-卷积神经网络

机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术