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人工智能實踐公開課

一、培訓收益 
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：
1.回歸算法理論與實戰；
2.分類算法理論與實戰；
3.降維算法理論與實戰；
4.聚類算法理論與實戰；
5.神經網絡算法；
6.Tensorflow DNN CNN構建；
7.基于OpenCV計算機視覺識別；
8.從0到1完成知識圖譜構建；
9.通過展示教師(shi)的(de)實際科研(yan)成果，講(jiang)述(shu)人工(gong)智能與(yu)知識(shi)圖譜的(de)技術原理與(yu)應用系(xi)(xi)統開發(fa)(fa)方法(fa)(fa)、知識(shi)圖譜系(xi)(xi)統開發(fa)(fa)工(gong)具使(shi)用方法(fa)(fa)。使(shi)學員掌(zhang)握知識(shi)圖譜基礎與(yu)專(zhuan)門知識(shi)，獲得較(jiao)強(qiang)的(de)知識(shi)圖譜應用系(xi)(xi)統的(de)分(fen)析(xi)、設計、實現能力(li)。

二、培訓特色
本(ben)次培訓從(cong)實(shi)戰的角度(du)對深(shen)度(du)學(xue)(xue)習(xi)技術(shu)進行了全面的剖析，并結合實(shi)際案例分(fen)析和探討深(shen)度(du)學(xue)(xue)習(xi)的應用場景，給(gei)深(shen)度(du)學(xue)(xue)習(xi)相(xiang)關從(cong)業人(ren)員(yuan)以指導(dao)和啟迪。

三、日程安排
機器學習基礎1.機器學習的開發過程
2.監督學習的處理模式
3.無監督學習的處理模式
4.機器學習模型的開發步驟
5.機器學習模型開發的要點
機器學習實戰1.分類
2.回歸
3.時間序列分析
4.關聯分析
5.聚類與降維
深度學習基礎1.神經元與神經網絡
2.激活函數的點火機制
3.Sigmoid函數與參數優化
4.梯度下降法
5.簡單感知機
6.多層感知機
7.Tensorflow實現感知機
8.Keras實現感知機
9.PyTorch實現感知機 
深度學習進階1.前饋神經網絡
2.誤差反向傳播
3.創建神經網絡
4.Fashion-MNIST圖像識別
5.TensorFlow構建圖像識別網絡模型
6.Keras構建圖像識別網絡模型
7.PyTorch構建圖像識別網絡模型
卷積神經網絡與圖像識別1.卷積神經網絡的結構
2.基于TensorFlow構建CNN
3.基于Keras構建CNN
4.基于PyTorch構建CNN
一般物體的圖像識別1.多分類數據集CIFAR-10介紹
2.CNN識別普通物體的結構
3.基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型
4.基于Keras + CNN構建物體識別模型
5.基于PyTorch + CNN構建物體識別模型
6.模型調優提高物體識別精度
循環神經網絡1.RNN基本結構
2.LSTM文章生成
3.GRU圖像生成
4.VEA圖像生成
5.GAN圖像生成
Open CV與圖像識別1.OpenCV安裝
2.基于OpenCV物體檢測
3.圖像檢測與圖像保存
知識圖譜概述1.知識圖譜（KG）概念
2.知識圖譜的起源與發展
3.典型知識圖譜項目簡介
4.知識圖譜技術概述
5.知識圖譜典型應用
知識存儲1.知識圖譜數據庫
2.知識圖譜存儲方法
3.基于Neo4j的知識存儲實踐
4.開源知識存儲工具理論與實踐
知識圖譜案例基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索
GYM與強化學習1.GYM安裝與游戲獎罰設置
2.強化學習的與眾不同
3.馬爾科夫性質與決策過程
4.SARSA 算法介紹與推導
5.蒙特卡洛多步采樣
基于DQN神經網絡構建1.CartPole規則與演示
2.Q-Table局限性
3.爬山算法獲取最優解
4.DQN 強化神經網絡
5.DQN原理分析
6.強化學(xue)習模型部(bu)署與應用

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