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人工智能-深度学习技术培训班

【课程编号】:MKT053717

【课程名称】:

人工智能-深度学习技术培训班

【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】:2024年06月02日 到 2024年06月04日7800元/人

2023年06月18日 到 2023年06月20日7800元/人

2022年05月26日 到 2022年05月29日7800元/人

【授课城市】:成都

【课程说明】:如有需求,我们可以提供人工智能-深度学习技术培训班相关内训

【其它城市安排】:杭州 重庆 广州 北京

【课程关键字】:成都人工智能培训,成都学习技术培训

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课程介绍

人工智能(AI)是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,将深刻改变人类社会生活,改变世界,对于实现社会生产力新跃升,提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。为了贯彻落实国务院印发的“新一代人工智能发展规划”精神,推广人工智能技术。我中心决定举办 “人工智能-深度学习技术实战培训班”。

培训方式

本培训班重视技术基础,强调实际应用,采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。 通过展示教师的实际科研成果,讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识,获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。

提供实际的应用案例供学员动手实验练 。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。

培训对象

1、政府、企业、学校IT相关技术人员;硕士及博士研究生。

2、企业技术总监及相关管理人员;

3、人工智能系统架构师、设计与编程人员;

4、对人工智能技术感兴趣的其他人员。

培训内容

第一天第一部分:人工智能基础

1.1 人工智能(AI)概述

1.2 AI研究的主要技术问题

1.3 AI的主要学派

1.4 AI十大应用案例

(1)城市公共资源辅助优化配置

(2)临床医疗影像辅助诊断

(3)英语听说考试语音评测

(4)智能供应链设计系统

(5)机器翻译

(6)智能客服机器人

(7)重点人群身份识别

(8)智能网络视频云服务

(9)人证比对实名认证

(10)工业互联网平台

1.4 人工智能技术基础

1.4.1 搜索与推理技术

1.4.2 知识表示

第二部分:基于知识的人工智能系统及应用

2.1专家系统概念

2.2专家系统结构

2.3专家系统开发工具

2.4专家系统设计与实际应用

2.4.1计算机故障诊专家系统

2.4.2基于Web与云计算平台的设备故障诊断专家系统

2.5 规则引擎与JSR94规范

2.5.1 规则引擎产生背景

2.5.2 规则引擎概念

2.5.3 规则引擎架构

2.5.4 JSR94 规范 --Java规则引擎API

2.5.5 典型规则引擎

2.5.6 规则引擎应用案例(信用卡申请)

第二天第三部分:知识图谱

3.1 知识图谱概念

3.2 知识图谱与专家系统

3.3 开放知识图谱

3.4 知识的提取、表示、存储与检索

3.5 知识图谱在互联网金融行业的应用

3.6 实验: 基于NEO4j的知识图谱应用系统

第二天第四部分:基于联接的人工智能系统及应用

4.1 神经网络概念

4.2 前馈神经网络算法

4.3 前馈神经网络设计方法

4.4 前馈神经网络实际应用

4.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统

4.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统

第三天第五部分:基于深度学习的人工智能系统及应用

5.1 机器学习概念

5.2 深度学习概念

5.3 卷积积神经网络

5.4 增强学习

5.5 迁移学习

5.6 生成对抗网络

5.7 主流深度学习框架

5.7.1 TesorFlow 2.4(安装与实例运行)

5.7.2 Keras2.4 (安装与实例运行)

5.7.3 pytorch

5.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验

(1)手写体数字识别

(2)时装识别

(3)情感识别

第六部分:基于深度学习的目标检测与人脸识别

6.1 目标检测(object detection)概念

6.2 传统的目标检测方法

6.3 基于区域建议(候选框)的目标识别算法

6.3.1 R-CNN

6.3.2 Fast R-CNN

6.3.3 Faster R-CNN

6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络

6.4 YOLO——One-Stage目标检测算法

6.5 SSD与 Retina-Net

6.6 基于ImageAI 的计算机视觉编程库

6.9人脸识别关键技术概述

6.10人脸检测算法

6.10.1 人脸检测算法 MTCNN

6.11 人脸识别算法 - GoogleFaceNet(2015)

6.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验

张老师

张璟,博士毕业于西安交通大学电信学院,现为西安理工大学大学计算机学院2级教授,博士生导师,陕西省***专家组专家。

2000年9-12月访问美国密西根大学、日本大学,2012-2019年先后访问美国加州大学圣芭芭拉分校、斯坦福大学、克莱姆森大学、乔治亚理工学院。

曾任西安理工大学计算机学院副院长、陕西省信息化专家组专家、陕西省制造业信息化专家组专家,计算机学院副院长、计算机学科带头人,西北工业大学兼职研究员。1985年以来,主要从事人工智能、因特信息网方面的教学与研究,进行过多个实用人工智能系统、网络与信息系统的规划、设计与开发。主持完成科研项目35项,其中国家863课题6项、陕西省科技攻关项目2项、企业委托项目14项。获省、部级科技奖励6项。

2010年以来,主要从事云计算、大数据、人工智能与深度学习方面的研究开发与教学。曾用人工智能语言Prolog实现计算机故障诊断专家系统;用C语言实现煤矿突水预测神经网络系统;用专家系统工具Jess工具设计企业大数据平台;用tensorflow/Keras/Phtyon 实现手写体数字识别、电影评价情感识别系统,设计股票预测系统,人脸识别系统。

典型人工智能方面的成果:

1.神经网络专家系统理论及其在煤矿水害预测中的应用,1997年12月获机械工业部科技进步三等奖。

2.国家电子类规划教材:人工智能基础,电子工业出版社,2000年3月。(ISBN 7-5053-5725-5/G.489)

3.实时控制神经网络专家系统结构及推理算法,模式识别与人工智能,第8卷第2期(1995年6月)。

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