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    首頁 > 培訓課程 > IT/技術培訓 > 人工智能:機器學習和深度學習+ 機器學習和深度學習之實戰進階加深培訓班(8月北京) 更新時間:2021-06-23T21:33:25

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    人工智能:機器學習和深度學習+ 機器學習和深度學習之實戰進階加深培訓班(8月北京)
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    人工智能:機器學習和深度學習+ 機器學習和深度學習之實戰進階加深培訓班(8月北京) 已截止報名

    課程時間: 2021-08-23 09:00至 2021-08-27 18:00結束

    課程地點: 北京  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

    會議規模:50人

    主辦單位: 中科院計算所職業培訓中心

    行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

          會議介紹

          會議內容 主辦方介紹


          人工智能:機器學習和深度學習+ 機器學習和深度學習之實戰進階加深培訓班(8月北京)

          人工智能:機器學習和深度學習+ 機器學習和深度學習之實戰進階加深培訓班(8月北京)宣傳圖

          中國科學院計算技術研究所是國家專門的計算技術研究機構,同時也是中國信息化建設和人工智能建設的重要支撐單位,中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養及企業內訓的專業培訓機構。中心憑借科學院的強大師資力量,在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上,自主研發出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才,提升整體研發能力,迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員,并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。

          在國家發展的新時代,產業戰略已經向創新驅動轉移,從而迎接全球新一輪科技革命與產業變革的重大機遇和挑戰,在這個過程中,人工智能異軍突起,成為新時代的創新突破口。由于人工智能技術的領域普遍性,大批在第一線工作的技術人員需要更新知識,學習人工智能理論與實踐,從而在自己的領域中實現跨越式創新。

          實戰進階加深是在“人工智能:機器學習深度學習”的基礎上,進一步深入學習和實戰,從理論和實踐兩方面提升學員人工智能產品的研發能力。由完整的案例加上具體實現驅動,針對每一個專題,描述案例場景,把知識揉進具體實現過程,通過分析、改進、實現、總結歸納的循環,建立更加深入完整的知識和能力結構。這些知識和能力,對于研發更多領域的人工智能產品來說,具有很高的萃取價值。具體事宜通知如下:

          一、培訓對象

          架構師、分析師、項目經理、高級程序員、資深開發人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發的技術人員。

          二、培訓目的

          1、深層次掌握人工智能理論,尋求人工智能研發的突破口,探知核心的秘密。

          2、理論應用于實際項目,不只是了解,更在于掌握。

          ????3、以實踐為導向,萃取案例精化,加深理論知識,提高研發能力。

          ????4、把握人工智能的新應用,理解人工智能領域發展趨勢。

          5、一個交流探討的高級別平臺。

          四、培訓要點

          隨著國家在人工智能領域的戰略布局,人工智能已經應用于各個方面:專家系統、自動推理、圖像識別、模式識別、語音識別、自然語言理解、指紋識別、人臉識別、無人駕駛、推薦系統、社交網絡、計算機視覺、智能機器人等。但是,有沒有一種方法能迅速把握精髓,從而更快的進入人工智能的廣闊天地呢?

          本次培訓采用深入理論+淺出實踐,實戰進階加深相結合的模式,在理論上,精選最關鍵最重要的理論,為進一步獲取相關知識打下基礎。在實踐上,精選目前比較有啟發性的案例并進行加深,既幫助我們理解理論,更能幫助我們開闊思路,為研發相關領域的人工智能系統,提供一條思考脈絡。

          六、時間、地點

          時間:2021年8月23日-8月27日

          線下:北京

          線上:直播平臺(全國)

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          會議日程 (最終日程以會議現場為準)


          ???????第一講 人工智能簡介

          1.1?什么是人工智能

          1.2?為什么要人工智能

          1.3?人工智能的發展簡史

          1.4?人工智能的現實案例舉例

          第二講 最優分類面和支持向量機

          2.1?什么是最優分類面

          2.2?支持向量機的本質是什么

          2.3?支持向量機在線性不可分時怎么辦

          2.4?支持向量機中核函數如何選擇

          2.5?支持向量機在車牌識別中的應用案例

          第三講 決策樹

          31?什么是非數值特征

          3.2?為什么要引入決策樹

          3.3?如何設計決策樹

          3.4?如何構造隨機森林

          3.5?決策樹在醫療系統中的應用案例

          第四講 深度學習之始:人工神經網絡

          4.1?人工神經網絡的設計動機是什么

          4.2?單個神經元的功能

          4.3?人工神經網絡的優化以及誤差逆傳播(BP)算法

          4.4?人工神經網絡中需要注意的問題

          4.5?人工神經網絡在表情識別、流量預測中的應用案例

          第五講 深度學習中的技巧和注意事項

          5.1?深度學習中過學習問題的處理

          5.2?如何選擇損失函數

          5.3?如何并行化

          5.4?如何解決深度學習中梯度消失問題

          5.5?如何選擇激勵函數

          5.6?權值衰減、Dropout以及新的網絡架構

          第六講 卷積神經網絡

          6.1?卷積以及卷積網絡的概念

          6.2?為什么在使用卷積網絡

          6.3?卷積網絡的結構設計

          6.4?卷積網絡在圍棋中的應用

          6.5?卷積神經網絡在圖像識別中的應用案例

          第七講 循環神經網絡

          7.1?為什么要使用循環神經網絡

          7.2?1-of-N編碼

          7.3?循環神經網絡的介紹

          7.4?長短期記憶網絡

          7.5?長短期記憶網絡在自然語言處理中的應用案例

          第八講 人工智能未來展望

          8.1?監督學習中的新應用

          8.2?強制學習中的新應用

          8.3?非監督學習中的新應用

          8.4?DeepMind介紹

          第九講 使用支持向量機進行車牌識別

          第十講 使用深度學習進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理

          第十一講 機器學習項目進階加深:實現與改進

          ????1,支持向量機實現車牌識別:案例實現與分析改進

          ?????????車牌數據預處理以及要注意的問題

          ?????????特征提取及特征選擇

          ?????????單特征識別模型搭建

          ?????????特征融合實現、改進及注意的問題

          ?????????實現車牌識別全流程自動化的關鍵改進

          ????2,決策樹實現銀行客戶貸款風險預測:案例實現與分析改進

          ?????????決策樹的模型搭建

          ?????????如何選擇決策樹的分裂屬性以及深層次思考

          ?????????如何根據測試結果進行決策樹的優化

          ?????????決策樹中的剪枝實現

          ?????????隨機森林的實現及注意事項

          ????3,討論互動:學員提出問題并進行相互討論

          ????4,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用

          第十二講 ?深度學習項目進階加深:實現與改進

          ????1,卷積神經網絡實現人臉識別:案例實現與分析改進

          ?????網絡搭建

          ?????????如何根據結果進行網絡結構調整(逐步講解與分析)

          ?????????如何根據結果進行參數調整(逐步講解與分析)

          ?????????最終的參數如何確定(不在是混亂嘗試,而是深層次理解參數的含義)

          ????2,卷積神經網絡實現手寫體識別:案例實現與分析改進

          ?????????網絡搭建(注意與人臉識別案例的對比)

          ?????????如何根據結果進行網絡結構調整(注意與人臉識別案例的對比)

          ?????????如何根據結果進行參數調整(注意與人臉識別案例的對比)

          ?????????最終的參數如何確定(注意與人臉識別案例的對比)

          ????3,循環神經網絡實現客戶評價分類:案例實現與分析改進

          ?????????網絡搭建

          ?????????如何根據結果進行網絡結構調整

          ?????????如何根據結果進行參數調整

          ?????????最終的參數如何確定

          ????4,討論互動:學員提出問題并進行相互討論

          5,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用

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          會議嘉賓 (最終出席嘉賓以會議現場為準)


          ???????司老師???清華大學博士,人工智能方面專家,在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍,在機器學習和模式識別領域頂級期刊IEEE?TPAMI等期刊發表多篇論文,擁有5個中國專利和1個美國專利,是人工智能、深度學習、機器學習和圖像處理和模式識別領域的實戰派專家。

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          參會指南

          會議門票


          ???????七、證書

          培訓結束,頒發中科院計算所職業培訓中心“人工智能:機器學習和深度學習及實戰進階加深”結業證書。


          八、費用

          線下培訓費:報名即享受8折優惠9680元/人(原價:12100元/人。含教材、證書、午餐、學習用具等,住宿協助安排,費用自理。

          線上培訓費:7700/人。含電子版講義、證書等。

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          溫馨提示
          酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
          退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

          還有若干場即將舉行的 人工智能大會

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          部分參會單位

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