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人工智能沙龙:深入理论浅出实践

【课程编号】:MKT010348

【课程名称】:

人工智能沙龙:深入理论浅出实践

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:研发管理培训

【时间安排】:2018年08月23日 到 2018年08月25日8600元/人

2018年06月01日 到 2018年06月01日8600元/人

【授课城市】:北京

【课程说明】:如有需求,我们可以提供人工智能沙龙:深入理论浅出实践相关内训

【其它城市安排】:深圳 上海 广州

【课程关键字】:北京人工智能培训

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课程介绍:

随着人工智能技术的快速发展以及国家在人工智能领域的战略布局,人工智能已经应用于各个领域:专家系统、自动推理、图像识别、模式识别、语音识别、自然语言理解、指纹识别、人脸识别、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等,本次沙龙活动将带您走进企业,零距离体验人工智能成果,与一线人工智能技术人员进行面对面交流探讨。

我们走入的是一家人工智能行业的标杆性企业。他们有声纹识别、人脸识别、多媒体计算与处理、多维生物识别等方面的技术优势,并拥有"人脸识别流动一体机"、呼叫中心声纹识别系统、多媒体信息甄别系统等成熟产品,在银行、公安、反恐部队等在内的互联网、金融、安防行业有很好的评价。

培训受众:

高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师,有志成为新时代技术弄潮儿的爱好者们。

课程收益:

1,深层次掌握人工智能理论,到达人工智能的突破口,探知最核心的秘密。

2,理论应用于实际项目,丰富案例可以帮您随学随会,不只了解新技能,更是掌握新技能。

3,亲身感受人工智能的魅力,

课程大纲:

深入理论:

第一主题 人工智能介绍

1.1 什么是人工智能

1.2 为什么要人工智能

1.3 人工智能的发展简史

1.4 人工智能的现实案例举例

第二主题 深度学习之始:人工神经网络

2.1 人工神经网络的设计动机是什么

2.2 单个神经元的功能

2.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播(BP)算法

2.4 人工神经网络中需要注意的问题

2.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例

第三主题 深度学习中的技巧和注意事项

3.1 深度学习中过学习问题的处理

3.2 如何选择损失函数

3.3 如何并行化

3.4 如何解决深度学习中梯度消失问题

3.5 如何选择激励函数

3.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构

第四主题 卷积神经网络

4.1 卷积以及卷积网络的概念

4.2 为什么在使用卷积网络

4.3 卷积网络的结构设计

4.4 卷积网络在围棋中的应用

4.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例

第五主题 循环神经网络

5.1 为什么要使用循环神经网络

5.2 1-of-N编码

5.3 循环神经网络的介绍

5.4 长短期记忆网络

5.5 长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例

第六主题 人工智能未来展望

6.1 监督学习中的新应用

6.2 强制学习中的新应用

6.3 非监督学习中的新应用

6.4 DeepMind介绍

浅出实践:

1、使用深度学习进行手写体识别、人脸识别以及自然语言处理

司老师

清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。

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