人工智能：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)其它上課時間：

• 2021/8/23至2021/8/25 北京

架構(gòu)師、分析師、項目經(jīng)理、高級程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學(xué)習(xí)工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發(fā)的技術(shù)人員。

在國家發(fā)展的新時代，產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略已經(jīng)向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)移，從而迎接全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的重大機遇和挑戰(zhàn)，在這個過程中，人工智能異軍突起，成為新時代的創(chuàng)新突破口。由于人工智能技術(shù)的領(lǐng)域普遍性，大批在第一線工作的技術(shù)人員需要更新知識，學(xué)習(xí)人工智能理論與實踐，從而在自己的領(lǐng)域中實現(xiàn)跨越式創(chuàng)新。為此，培訓(xùn)中心特舉辦“人工智能：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)”培訓(xùn)班。
培訓(xùn)目的
1、深層次掌握人工智能理論，到達人工智能的突破口，探知最核心的秘密。
2、理論應(yīng)用于實際項目，不只是了解，更在于掌握。
3、把握人工智能的新應(yīng)用，理解時代趨勢，不再為了人工智能而人工智能。
4、一個交流探討的高級別平臺。
培訓(xùn)要點
隨著國家在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，人工智能已經(jīng)應(yīng)用于各個方面：專家系統(tǒng)、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(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)、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(xùn)采用深入理論+淺出實踐相結(jié)合的模式。在理論上，精選最關(guān)鍵最重要的理論，為進一步獲取相關(guān)知識打下基礎(chǔ)。在實踐上，精選目前比較有啟發(fā)性的案例，既幫助我們理解理論，更能幫助我們開闊思路，為研發(fā)相關(guān)領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)，提供一條思考脈絡(luò)。

課程大綱

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(fā)展簡史
1.4人工智能的現(xiàn)實案例舉例
第二講最優(yōu)分類面和支持向量機
2.1什么是最優(yōu)分類面
2.2支持向量機的本質(zhì)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(shù)如何選擇
2.5支持向量機在車牌識別中的應(yīng)用案例
第三講決策樹
31什么是非數(shù)值特征
3.2為什么要引入決策樹
3.3如何設(shè)計決策樹
3.4如何構(gòu)造隨機森林
3.5決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用案例
第四講深度學(xué)習(xí)之始：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計動機是什么
4.2單個神經(jīng)元的功能
4.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法
4.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要注意的問題
4.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別、流量預(yù)測中的應(yīng)用案例
第五講深度學(xué)習(xí)中的技巧和注意事項
5.1深度學(xué)習(xí)中過學(xué)習(xí)問題的處理
5.2如何選擇損失函數(shù)
5.3如何并行化
5.4如何解決深度學(xué)習(xí)中梯度消失問題
5.5如何選擇激勵函數(shù)
5.6權(quán)值衰減、Dropout以及新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
第六講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1卷積以及卷積網(wǎng)絡(luò)的概念
6.2為什么在使用卷積網(wǎng)絡(luò)
6.3卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計
6.4卷積網(wǎng)絡(luò)在圍棋中的應(yīng)用
6.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用案例
第七講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1為什么要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.21-of-N編碼
7.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
7.4長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
7.5長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用案例
第八講人工智能未來展望
8.1監(jiān)督學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.2強制學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.3非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的新應(yīng)用
8.4DeepMind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(xué)習(xí)進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理

課程主講

司老師清華大學(xué)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(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域頂級期刊IEEETPAMI等期刊發(fā)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(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和圖像處理和模式識別領(lǐng)域的實戰(zhàn)派專家。