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中培偉業企業IT內訓課程
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人工智能實踐項目案例分析與實戰應用

2023-11-10 17:25:17 | 來源:企業IT培訓

課程背景

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是智能學科重要的組成部分,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能是十分廣泛的科學,包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統、機器學習,計算機視覺等。

課程簡介

中培偉業特邀相關領域權威專家精心打造了“人工智能實踐項目案例分析與實戰應用”課程,并定期開展公開課。本次培訓從實戰的角度對深度學習技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析,探討深度學習、機器學習、圖像識別、知識圖譜的應用場景。給相關從業人員以指導和啟迪。

參加培訓并通過考試學員,由工業和信息化部教育與考試中心統一頒發《人工智能核心技術(高級)》工業和信息化職業能力證書,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。

《人工智能實踐項目案例分析與實戰應用》證書樣本

培訓收益

通過展示教師的實際科研成果,講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統開發方法、知識圖譜系統開發工具使用方法。使學員獲得:

1. 知識與技能提升——深化理論理解、掌握實踐技能、培養問題解決能力

2. 行業洞察與經驗積累——了解行業應用趨勢,積累項目實施經驗,拓展行業人脈資源

3. 創新思維與能力培養——激發創新靈感,培養批判性思維,提升綜合創新能力

4. 職業發展與競爭力提升——增強就業競爭力,適應職業發展需求,助力職業轉型與晉升。

 

帶你一課打通人工智能實用技能

培訓對象

政府、企業、學校IT相關技術人員;

高校相關專業碩士、博士研究生;

人工智能與知識圖譜系統架構師與編程人員;

企業管理人員、技術主管、產品經理及決策者。

中培優勢

課程安排

時間 內容 備注
第一天 機器學習基礎 1. 機器學習的開發過程
2. 監督學習的處理模式
3. 無監督學習的處理模式
4. 機器學習模型的開發步驟
5. 機器學習模型開發的要點
機器學習實戰 1. 分類
2. 回歸
3. 時間序列分析
4. 關聯分析
5. 聚類與降維
深度學習基礎 1. 神經元與神經網絡
2. 激活函數的點火機制
3. Sigmoid函數與參數優化
4. 梯度下降法
5. 簡單感知機
6. 多層感知機
7. Tensorflow實現感知機
8. Keras實現感知機
9. PyTorch實現感知機
深度學習進階 1. 前饋神經網絡
2. 誤差反向傳播
3. 創建神經網絡
4. Fashion-MNIST圖像識別
5. TensorFlow構建圖像識別網絡模型
6. Keras構建圖像識別網絡模型
7. PyTorch構建圖像識別網絡模型
卷積神經網絡與圖像識別 1. 卷積神經網絡的結構
2. 基于TensorFlow構建CNN
3. 基于Keras構建CNN
4. 基于PyTorch構建CNN
一般物體的圖像識別 1. 多分類數據集CIFAR-10介紹
2. CNN識別普通物體的結構
3. 基于TensorFlow+CNN構建物體識別模型
4. 基于Keras+CNN構建物體識別模型
5. 基于PyTorch+CNN構建物體識別模型
6. 模型調優提高物體識別精度
YOLO與目標識別 1. YOLO介紹與版本安裝
2. 基于YOLO物體檢測
3. Labelimg物體標注
4. 目標檢測與檢測結果保存
GYM與強化學習 1. GYM安裝與游戲獎罰設置
2. 強化學習的與眾不同
3. 馬爾科夫性質與決策過程
4. SARSA 算法介紹與推導
5. 蒙特卡洛多步采樣
知識圖譜的存儲與檢索 1. 知識圖譜數據庫
2. 知識圖譜存儲方法
3. 基于Neo4j的知識存儲實踐
4. 開源知識存儲工具理論與實踐
第四天 注意力機制 1. 點積注意力機制
2. 編碼與解碼注意力
3. 注意力機制中的Q、K、V
4. 自注意力與多頭注意力
TransFormer架構解析 1. 各種注意力的應用
2. 編碼器輸入與位置編碼
3. 編碼器的內部結構
4. 訓練自己的TransFormer模型
Hugging Face平臺介紹與使用 1. Hugging Face 平臺簡介與生態系統
2. Hugging Face 數據集庫
3. Transformers 庫的使用
4. 模型部署與推理 API

講師團隊

劉老師 西安郵電學院計算機科學與技術專業

擁有著十幾年軟件研發經驗,7年企業培訓經驗,對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究,精通J2EE企業級開發技術。Java方向:設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦,Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區塊鏈方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

王老師 北京郵電大學軟件工程碩士

近10年的IT領域相關技術研究和項目開發工作,6年新東方、中國移動、中興能源和中培教育培訓講師經驗,參與國家級氣象軟件工程規范制定工作,對軟件技術演變歷史和趨勢有深入體驗,現任某軟件科技公司CEO。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,知識圖譜,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。

覃老師 上海大學物理學碩士

創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。

考試須知

人工智能實踐項目案例分析與實戰應用考試說明
考試形式 線上機考
考試平臺 數字化人才培養--專項技術考試平臺:m.huzbo.cn
登錄方式 報名后即刻開通賬號密碼
考試時長 考試題型 題量 通過比例(分值)
100分鐘 單選題 100道 60%、60分

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