人工智能：走进企业的体验式学习

人工智能：走进企业的体验式学习

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课程背景：

在国家发展的新时代，产业战略已经向创新驱动转移，从而迎接全球新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战，在这个过程中，人工智能异军突起，成为新时代的创新突破口。为了帮助相关人员更好的学习人工智能的理论与实践。

培训对象：

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、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。

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，不只是了解，更在于掌握实际研发方法。

3，通过与第一线研发人员的探讨，理解研发的问题与解决方案，更深入的理解理论，更顺畅的应用于实际。

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

浅出体验：

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。

2、进入某身份识别国家工程实验室并参观。

3、AI产品研发过程分享：从技术信仰到价值务实。

4、产品研发案例分享：

1）多维生物特征身份认证在安防领域中的应用

2）多媒体分析与处理及其应用

5、讨论互动：学员提出问题并进行相互讨论，相关研发人员释疑并与学员互动。

6、学员写出（或交流）体验的收获与体会。

7、技术负责人做最后总结。

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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