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人工智能行業應用及相關技術

2022-04-27 08:50:27　|　來源：中培企業IT培訓網

一、課程收益
認識人工智能的工作原理及深度學習算法、學習既能對人工智能的技術有更深的認識，也能更好的指導自己的人工智能相關建設工作。

二、培訓時間
建議學習時間：4天，每天6小時

三、課程對象
企業系統架構師、系統分析師、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、高校/科研院所涉及到人工智能與機器學習的項目負責人，及未來可能從事人工智能研發的技術人員。

四、培訓大綱

課程模塊	課程大綱
人工智能基礎及進階學習	1.1 人工智能與大數據、機器學習、深度學習的關系深入 1.2 人工智能的背景及現狀 1.3 人工智能的發展歷程 1.4 人工智能的目標與定位 1.5 人工智能的基本原理介紹 1.6 幾種類型的智能體與環境 1.7 智能體結構的認識
人工智能架構與深度學習	2.1 人工智能產業生態的三層基本架構與技術架構人工智能、機器學習與深度學習的關系 2.3 深度學習算法：機器學習的介紹 2.4 機器學習實施過程深入 2.5 深度學習的訓練方法
人工智能新革命：知識圖譜	3.1 知識圖譜的定義與構建過程 3.2 知識圖譜的成功應用案例：現代搜索引擎介紹 3.3 企業對知識圖譜的需求與構建思路 3.4 通用知識圖譜+行業知識圖譜 3.5 知識圖譜的應用案例
深度學習與智能圍棋	4.1 從圍棋了解人工智能的搜索技術 4.2 圍棋AI算法—MCTS(蒙特卡洛樹搜索)介紹 4.3 AlphaGO的實現原理 4.4 AlphaGo Zero （從AlphaGo Lee->Master->Zero） 4.5 智能圍棋與神經網絡和蒙特卡洛樹搜索 4.6 人工智能的核心方法
AI行業應用案例分享	5.1 智能機器應用場景與分析 5.2 智能生活應用場景與分析（虛擬試衣、智能眼鏡、智能家庭等） 5.3 智能生活導致的危機思考 5.4 智慧校園的應用場景與分析 5.5 人工智能在環保領域的應用案例 5.6 人工智能在網絡安全領域的應用案例 5.7 人工智能在氣象領域的應用案例 5.8 人工智能在建筑領域的應用案例
人工智能3.0	6.1 AI技術的新特征（大數據、物聯網、云平臺技術及深度學習結合的人工智能的特點） 6.2 AI 3.0的介紹與分析 6.3 認知計算的深入了解 6.4 AI 3.0面對的挑戰