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中國企業培訓講師
人工智能-深度學習技術培訓班
 
講師:張老(lao)師 瀏覽次數:2716

課程(cheng)描述(shu)INTRODUCTION

人工智能深度學習技術

· IT人士· 技術總監· 其他人員

培訓講師:張老師    課程價格:¥元/人(ren)    培訓天數:4天   

日程安排SCHEDULE

課程大綱Syllabus

人工智能深度學習技術  
 
課程介紹
   人工智能(AI)是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,將深刻改變人類社會生活,改變世界,對于實現社會生產力新躍升,提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。為了貫徹落實*印發的“新一代人工智能發展規劃”精神,推廣人工智能技術。
 
培訓對象
1、政府、企業、學校IT相關技術人員;碩士及博士研究生。
2、企業技術總監及相關管理人員;
3、人工智能系統架構師、設計與編程人員;
4、對人工智能技術感興趣的其他人員。
 
培訓內容
第一部分:人工智能基礎
1.1 人工智能(AI)概述 
1.2 AI研究的主要技術問題 
1.3 AI的主要學派
 1.4 AI十大應用案例 
(1)城市公共資源輔助優化配置  
(2)臨床醫療影像輔助診斷  
(3)英語聽說考試語音評測  
(4)智能供應鏈設計系統 
(5)機器翻譯 
(6)智能客服機器人  
(7)重點人群身份識別  
(8)智能網絡視頻云服務  
(9)人證比對實名認證 
(10)工業互聯網平臺  
1.4 人工智能技術基礎 
1.4.1 搜索與推理技術  
1.4.2 知識表示  
 
第二部分:基于知識的人工智能系統及應用 
2.1專家系統概念 
2.2專家系統結構  
2.3專家系統開發工具 
2.4專家系統設計與實際應用  
2.4.1計算機故障診專家系統   
2.4.2基于Web與云計算平臺的設備故障診斷專家系統  
2.5  規則引擎與JSR94規范    
2.5.1 規則引擎產生背景 
2.5.2 規則引擎概念 
2.5.3 規則引擎架構 
2.5.4 JSR94 規范 --Java規則引擎API 
2.5.5 典型規則引擎 
2.5.6 規則引擎應用案例(信用卡申請)
 
第三部分:知識圖譜
3.1  知識圖譜概念 
3.2  知識圖譜與專家系統  
3.3  開放知識圖譜 
3.4  知識的提取、表示、存儲與檢索 
3.5  知識圖譜在互聯網金融行業的應用 
3.6  實驗: 基于NEO4j的知識圖譜應用系統
 
第四部分:基于聯接的人工智能系統及應用
4.1 神經網絡概念 
4.2 前饋神經網絡算法  
4.3 前饋神經網絡設計方法 
4.4 前饋神經網絡實際應用 
4.4.1 基于神經網絡的煤礦突水預測系統   
4.4.2 融合專家系統與神經網絡的真空成型機故障診斷系統 
 
第五部分:基于深度學習的人工智能系統及應用
5.1 機器學習概念 
5.2 深度學習概念 
5.3 卷積積神經網絡 
5.4  增強學習  
5.5  遷移學習 
5.6  生成對抗網絡 
5.7  主流深度學習框架
5.7.1 TesorFlow 2.4(安裝與實例運行) 
5.7.2  Keras2.4 (安裝與實例運行)
5.7.3  pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度學習應用系統上機實驗  
(1)手寫體數字識別 
(2)時裝識別 
(3)情感識別
 
第六部分:基于深度學習的目標檢測與人臉識別
6.1  目標檢測(object detection)概念  
6.2 傳統的目標檢測方法 
6.3  基于區域建議(候選框)的目標識別算法
6.3.1  R-CNN 
6.3.2  Fast R-CNN 
6.3.3  Faster R-CNN 
6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔網絡 
6.4  YOLO——One-Stage目標檢測算法 
6.5  SSD與 Retina-Net 
6.6  基于ImageAI  的計算機視覺編程庫 
6.7人臉識別關鍵技術概述 
6.8人臉檢測算法  
6.9 人臉檢測算法 MTCNN  
6.10人臉識別算法 - Google?FaceNet(2015)  
6.11 基于MTCNN和facenet實現人臉檢測和人臉識別實驗
 
主講教授  
張璟,博士畢業于西安交通大學電信學院,現為西安理工大學大學計算機學院2級教授,博士生導師,陜西省***專家組專家。
2000年9-12月訪問*密西根大學、日本大學,2012-2019年先后訪問*加州大學圣芭芭拉分校、斯坦福大學、克萊姆森大學、喬治亞理工學院。
曾任西安理工大學計算機學院副院長、陜西省信息化專家組專家、陜西省制造業信息化專家組專家,計算機學院副院長、計算機學科帶頭人,西北工業大學兼職研究員。1985年以來,主要從事人工智能、因特信息網方面的教學與研究,進行過多個實用人工智能系統、網絡與信息系統的規劃、設計與開發。主持完成科研項目35項,其中國家863課題6項、陜西省科技攻關項目2項、企業委托項目14項。獲省、部級科技獎勵6項。
2010年以來,主要從事云計算、大數據、人工智能與深度學習方面的研究開發與教學。曾用人工智能語言Prolog實現計算機故障診斷專家系統;用C語言實現煤礦突水預測神經網絡系統;用專家系統工具Jess工具設計企業大數據平臺;用tensorflow/Keras/Phtyon 實現手寫體數字識別、電影評價情感識別系統,設計股票預測系統,人臉識別系統。
典型人工智能方面的成果:
1、神經網絡專家系統理論及其在煤礦水害預測中的應用,1997年12月獲機械工業部科技進步三等獎。
2、國家電子類規劃教材:人工智能基礎,電子工業出版社,2000年3月。(ISBN 7-5053-5725-5/G.489)
3、實時控制神經網絡專家系統結構及推理算法,模式識別與人工智能,第8卷第2期(1995年6月)。
 
人工智能深度學習技術

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