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基本信息
咨詢電話:010-62885261 13051501222
【開課時間】2024年11月22日-2024年11月25日
【培訓師資】專家
【課程費用】¥8,800
【培訓地區】北京 - 北京
【人 氣 度】271次
【課件下載】點擊下載課程綱要Word版
課程內容
人工智能實踐項目案例分析與實戰應用
培訓班
培訓服務一覽表 | ||
培訓地點 | 杭州 | 北京 |
培訓時間 | 6月 22-25 | 11月 |
培訓方式 | · 現場面授 · 線上授課 · 錄播回放 | |
專家授課 | · 4天集中培訓學習:每天6課時,實戰專家授課 · 理論梳理 · 案例分享 · 實戰演練 | |
紙質資料 | 人工智能實踐項目案例分析與實戰應用培訓講義 | |
社群服務 | · 學員在線交流 · 專家在線答疑 · 班主任教學管理 | |
此課程可根據具體需求定制企業內訓解決方案。 |
課程中通過細致講解,使學員掌握該技術的本質。具體收益包括:
1. 回歸算法理論與實戰;
2. 分類算法理論與實戰;
3. 降維算法理論與實戰;
4. 聚類算法理論與實戰;
5. 神經網絡算法;
6. Tensorflow DNN CNN構建;
7. 基于OpenCV計算機視覺識別;
8. 從0到1完成知識圖譜構建;
9. 通過展示教師的實際科研成果,講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統開發方法、知識圖譜系統開發工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識,獲得較強的知識圖譜應用系統的分析、設計、實現能力。
本次培訓從實戰的角度對深度學習技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景,給深度學習相關從業人員以指導和啟迪。
培訓模塊 | 培訓內容 |
機器學習基礎 | 1. 機器學習的開發過程 2. 監督學習的處理模式 3. 無監督學習的處理模式 4. 機器學習模型的開發步驟 5. 機器學習模型開發的要點 |
機器學習實戰 | 1. 分類 2. 回歸 3. 時間序列分析 4. 關聯分析 5. 聚類與降維 |
深度學習基礎 | 1. 神經元與神經網絡 2. 激活函數的點火機制 3. Sigmoid函數與參數優化 4. 梯度下降法 5. 簡單感知機 6. 多層感知機 7. Tensorflow實現感知機 8. Keras實現感知機 9. PyTorch實現感知機 |
深度學習進階 | 1. 前饋神經網絡 2. 誤差反向傳播 3. 創建神經網絡 4. Fashion-MNIST圖像識別 5. TensorFlow構建圖像識別網絡模型 6. Keras構建圖像識別網絡模型 7. PyTorch構建圖像識別網絡模型 |
卷積神經網絡與圖像識別 | 1. 卷積神經網絡的結構 2. 基于TensorFlow構建CNN 3. 基于Keras構建CNN 4. 基于PyTorch構建CNN |
一般物體的圖像識別 | 1. 多分類數據集CIFAR-10介紹 2. CNN識別普通物體的結構 3. 基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型 4. 基于Keras + CNN構建物體識別模型 5. 基于PyTorch + CNN構建物體識別模型 6. 模型調優提高物體識別精度 |
循環神經網絡 | 1. RNN基本結構 2. LSTM文章生成 3. GRU圖像生成 4. VEA圖像生成 5. GAN圖像生成 |
Open CV與圖像識別 | 1. OpenCV安裝 2. 基于OpenCV物體檢測 3. 圖像檢測與圖像保存 |
知識圖譜概述 | 1.知識圖譜(KG)概念 2.知識圖譜的起源與發展 3.典型知識圖譜項目簡介 4.知識圖譜技術概述 5.知識圖譜典型應用 |
知識存儲 | 1. 知識圖譜數據庫 2. 知識圖譜存儲方法 3. 基于Neo4j的知識存儲實踐 4. 開源知識存儲工具理論與實踐 |
知識圖譜案例 | 基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索 |
GYM與強化學習 | 1. GYM安裝與游戲獎罰設置 2. 強化學習的與眾不同 3. 馬爾科夫性質與決策過程 4. SARSA 算法介紹與推導 5. 蒙特卡洛多步采樣 |
基于DQN神經網絡構建 | 1. CartPole規則與演示 2. Q-Table局限性 3. 爬山算法獲取最優解 4. DQN 強化神經網絡 5. DQN原理分析 6. 強化學習模型部署與應用 |
劉老師 西安郵電學院計算機科學與技術本科專業,擁有著十幾年軟件研發經驗,7年企業培訓經驗,對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究,精通J2EE企業級開發技術。Java方向:設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦,Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區塊鏈方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王符偉 北京郵電大學軟件工程碩士,近10年的IT領域相關技術研究和項目開發工作,6年新東方、中國移動、中興能源和中培教育培訓講師經驗,參與國家級氣象軟件工程規范制定工作,對軟件技術演變歷史和趨勢有深入體驗,現任某軟件科技公司CEO。在長期軟件領域工作過程中,對軟件企業運作模式有深入研究,熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI,在具體項目實施過程中總結經驗,有深刻認識。創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,知識圖譜,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。
通曉多種軟件設計和開發工具。對軟件開發整個流程非常熟悉,能根據項目特點定制具體軟件過程,并進行項目管理和監控,有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用,具有較強的移動互聯網應用需求分析和系統設計能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術,了解各種設計模式,能在具體項目中靈活運用。
覃老師 上海大學物理學碩士,創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。
王老師 計算機博士,深入理解傳統的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法,在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數據挖掘經驗,熟悉大數據下的ETL與模型搭建,曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。
培訓費:8800元/人(含培訓費、平臺費、資料費以及直播視頻回放一年等費用)。
聯系方式:中企聯企業培訓網 咨詢電話:010-62885261 傳真:010-62885218 聯 系 人:潘洪利 13051501222 電子郵箱:phL568@163.com 網 址:www.nangtong.cn |
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