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課程介紹

近年來, 隨著“人工智能”深入應用到社會各個行業, 通過將對應的人工智能技術比如人臉識別,車牌識別等應用到具體的行業信息化領域,包括新興互聯網企業(如電商企業、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等)、金融企業(銀行、保險、證券公司、互聯網金融借貸公司等)、通信運營商(電信、移動、聯通)等行業的企業。在國內外形成了獨具特色的智能產業和智能經濟。因此名課堂決定舉辦 “人工智能技術及其應用實戰培訓班”望各單位收到通知后組織相關人員參加。現將有關事宜通知如下：

本課程對業界主流最新的人工智能及其應用實戰技術分成基礎級、 進階級、 高級實戰三個層次進行系統化地培訓, 讓學員分成三個階段深入系統地掌握人工智能技術的應用

1) 第一階段:人工智能基礎級培訓內容,讓學員掌握人工智能的基礎知識,人工智能的問題解決思路, 人工智能的應用案例, 人工智能產業和人工智能產品的應用解決方案 。

2) 第二階段:人工智能進階級培訓內容,讓學員掌握人工智能中用到的機器學習方法和深度學習方法,包括有監督學習,無監督學習和半監督學習,以及決策樹機器學習、樸素貝葉斯機器學習、神經網絡機器學習、深度學習、巻積神經網絡和 LSTM神經網絡機器學習的算法模型的原理和應用實踐操作, 每類算法模型在具體場景中的應用實踐。

3) 第三階段:人工智能高級項目應用培訓內容,讓學員掌握人工智能的系統平臺工具的應用實戰, 包括人工智能的代表性系統工具平臺: TesorFlow深度學習平臺, Keras深度學習庫和 Python Al系統的應用實踐,在講解的同時,由講師帶著學員對人工智能工具安排實踐操作, 讓學員更突出掌握實戰技能。

培訓目標

1、通過本課程的學習, 學員可以用較短的時間掌握人工智能領域的基礎和精華內容

2、讓學員掌握人工智能的基礎知識,人工智能的問題解決思路,人工智能的應用案例,人工智能產業和人工智能產品的應用解決方案 。

3、讓學員掌握人工智能的技術平臺應用,重點包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應用實戰,并且通過兩三個具體的企業應用實驗操作,鞏固掌握的 Al技術和平臺。

培訓對象

1、IT工程師

2、技術總監

3、人工智能架構師

4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員

培訓證書

參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：

1.工業和信息化部頒發的-AI人工智能證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明，以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

注：請學員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。

課程大綱

模塊一 人工智能基礎、技術及其體系

1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途

2.人工智能的發展歷程與脈絡

3.人工智能的國家政策解讀

4.人工智能的技術體系

5.人工智能的技術框架

模塊二 人工智能的問題求解及技術實現

6.人工智能領域的經典問題和求解方式

7.機器學習模型和推理符號模型

8.人工智能和大數據

9.人工智能和機器學習

10.人工智能和深度學習

模塊三 人工智能的學習方式

11.有監督學習訓練

12.無監督學習訓練

13.半監督學習訓練

模塊四 人工智能的行業應用與發展

14.人工智能的行業圖譜和行業發展割析

15.人工智能結合大數據的行業應用案例

16.人工智能在“互聯網+”領域的應用

17.人工智能在制造業領域的應用

18.人工智能在金融、消費領域的應用

模塊五 部署人工智能實驗平臺

19.部署人工智能實驗操作軟件和環境

20.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環境的準確性

21.熟悉實驗資料和實驗環境

模塊六 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1)

22.人工智能領域的四大類經典算法模型

23.神經網絡機器學習算法模型及其應用

24.決策樹算法模型及其應用

25.關聯分析算法模型及其應用

26.聚類分析算法模型及其應用

27.深度學習算法模型及應用

28.CNN卷積神經網絡算法模型及應用

模塊七 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2)

29.樸素貝葉斯算法模型及其應用

30.邏輯回歸算法模型及其預測應用

31.LSTM深度學習庫的應用

32.Python機器學習庫的應用

33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解

模塊八 人工智能和機器學習的實驗操作

34.Python Scikit_learn算法庫的實戰操作

35.利用 Python語言編程,實現分類預測項目

36.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標

模塊九 TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1)

37.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述

38.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統架構

39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用

40.TensorFlow的應用場景和應用案例

模塊十 TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2)

41.TensorFlow CNN應用操作

42.TensorFlow LSTM應用操作

43.TensorFlow在圖像識別的實驗操作

44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡介

45.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作

46.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作

模塊十一 Keras人工智能平臺應用實踐

47.業界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構

48.Keras Al平臺的部署與配置

49.Keras技術實現與工作機制

50.Keras實驗操作

模塊十二 項目實踐

51.利用學過的知識，使用Python編程實現基本的人臉識別或講師布置的AI實驗項目

52.講師提供項目指導手冊,帶著學員完成,學員獨立完成后,講師答疑

模塊十三 培訓內容綜合、應用完整實踐與咨詢討論

53.根據講師布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數據完整項目部署設計和應用開發實踐、 應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論

張老師

張教授，西安理工大學博士生導師?，F為國家重點新產品計劃項目咨詢專家、陜西省制造業信息化專家組專家、陜西省衛生信息化專家組專家，西安理工大學計算機學院副院長，博士生導師。從事機器學習，機器視覺，人工智能方面的研究20多年。對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業決策規劃、圖像處理、語義理解、數據可視化方面的應用。

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