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课程分类列表

AI人工智能概况和展望
课程类别:软件架构

AI 人工智能

课程讲师:

马老师

课程周期:

2天

课程费用:

6000元/人

大纲 内容
1赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识
- 机器学习的三种不同方法
- 1 通过监督学习对未来事件进行预测
- 2 通过强化学习解决交互式问题
- 3 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构
- 基本术语及符号介绍
- 构建机器学习系统的蓝图
- 1 数据预处理
- 2 选择预测模型类型并进行训练
- 3 模型验证与使用未知数据进行预测
2. 深度学习概要 - 什么是深度学习
- 与机器学习的异同
- 神经网络和深度学习
3. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP - 神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation
- 神经元网络 Neuron Networks
- 训练网络 Training Networks
- Back-propagation 算法和计算图
- 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate
4. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 原理和构造
5. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks - RNN 原理
- RNN 网络演化历史:RNN,LSTM,GRU 结构比较和分析
6. 当前应用 金融业:
- 征信与反欺诈
- 定价
- 图形图像:
- 人脸识别
- 视频识别
- 自动图像描述
- 自然语言理解
- 情感分类
- 用户意图识别
- 机器翻译
- 阅读理解 和 自动 QA
- 体育
- 球员训练
- 球队组建
- 医疗
- 医疗影像识别
- 糖尿病病变鉴别
- 心血管核磁共振界别
- 读心术
- 病例辅助判定
- 药物试验
安防
- 犯罪率预测
- 寻人
社交
- 婚恋匹配
- 舆情分析
城市管理建设
- 拥堵预测
- 房价预测
7. 未来发展方向 - 计算能力的发展
- CPU / GPU / TPU
- 模型算法的发展
- 生成对抗网络 GAN: Generative Adversarial Network
- 迁移学习
- 感知:状态、情感、逻辑
- 应用的发展
- 智能家居和穿戴智能
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