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AI人工智能技術及其應用實戰培訓班

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  • 開課時間:2019年10月25日 09:00 周五 已結束
  • 結束時間:2019年10月28日 17:00 周一
  • 開課地點:蘇州市
  • 授課講師: 張老師
  • 課程編號:386067
  • 課程分類:互聯網/語言
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386069 北京市 張老師 2019-12-20 09:00 ¥7800元 點擊報名

課程大綱:

課程詳情

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

講師介紹

張老師,資深講師。西安理工大學博士生導師。現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。


本課程名稱: AI人工智能技術及其應用實戰培訓班

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講師授課水平00%

服務態度00%

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