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人工智能技術及其應用實戰

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培訓受眾:


1、IT工程師2、技術總監3、人工智能架構師4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員


課程大綱:


內容模塊
課程介紹
授課詳細內容
模塊一
人工智能基礎、技術及其體系
1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途
2.人工智能的發展歷程與脈絡
3.人工智能的國家政策解讀
4.人工智能的技術體系
5.人工智能的技術框架
模塊二
人工智能的問題求解及技術實現
6.人工智能領域的經典問題和求解方式
7.機器學習模型和推理符號模型
8.人工智能和大數據
9.人工智能和機器學習
10.人工智能和深度學習
模塊三
人工智能的學習方式
11.有監督學習訓練
12.無監督學習訓練
13.半監督學習訓練
模塊四
人工智能的行業應用與發展
14.人工智能的行業圖譜和行業發展割析
15.人工智能結合大數據的行業應用案例
16.人工智能在“互聯網+”領域的應用
17.人工智能在制造業領域的應用
18.人工智能在金融、消費領域的應用
模塊五
部署人工智能實驗平台
19.部署人工智能實驗操作軟件和環境
20.運行澳門新濠天地國際娛樂提供的人工智能簡?g示例驗證環境的準確性
21.熟悉實驗資料和實驗環境
模塊六
人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1)
22.人工智能領域的四大類經典算法模型
23.神經網絡機器學習算法模型及其應用
24.決策樹算法模型及其應用
25.關聯分析算法模型及其應用
26.聚類分析算法模型及其應用
27.深度學習算法模型及應用
28.CNN卷積神經網絡算法模型及應用
模塊七
人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2)
29.樸素貝葉斯算法模型及其應用
30.邏輯回歸算法模型及其預測應用
31.LSTM深度學習庫的應用
32.Python機器學習庫的應用
33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解
模塊八
人工智能和機器學習的實驗操作
34.Python Scikit_learn算法庫的實戰操作
35.利用 Python語言編程,實現分類預測項目
36.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標
模塊九
TensorFlow Al深度學習平台及其應用實踐(1)
37.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述
38.TensorFlow深度學習平台的工作機制和系統架構
39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
40.TensorFlow的應用場景和應用案例
模塊十
TensorFlow Al深度學習平台及其應用實踐(2)
41.TensorFlow CNN應用操作
42.TensorFlow LSTM應用操作
43.TensorFlow在圖像識別的實驗操作
44.基于TensorFlow的可視化工具︰Tensorboard簡介
45.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作
模塊十一
Keras人工智能平台應用實踐
47.業界常用的AI平台︰Keras人工智能平台架構
48.Keras Al平台的部署與配置
49.Keras技術實現與工作機制
50.Keras實驗操作
模塊十二
項目實踐
51.利用學過的知識,使用Python編程實現基本的人臉識別或澳門新濠天地國際娛樂布置的AI實驗項目
52.澳門新濠天地國際娛樂提供項目指導手冊,帶著學員完成,學員獨立完成後,澳門新濠天地國際娛樂答疑
模塊十三
培訓內容綜合、
應用完整實踐與咨詢討論
53.根據澳門新濠天地國際娛樂布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數據完整項目部署設計和應用開發實踐、 應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論






張教授,西安理工大學博士生導師。現為國家重點新產品計劃項目咨詢專家、陝西省制造業信息化專家組專家、陝西省衛生信息化專家組專家,西安理工大學計算機學院副院長,博士生導師。從事機器學習,機器視覺,人工智能方面的研究20多年。對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業決策規劃、圖像處理、語義理解、數據可視化方面的應用。



課程對象
1、IT工程師2、技術總監3、人工智能架構師4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員



本課程名稱︰ 人工智能技術及其應用實戰

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