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      首頁 > 商務會議 > IT/技術會議 > “人工智能:機器學習和深度學習”培訓5月北京培訓班 更新時間:2021-03-17T11:12:40

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      “人工智能:機器學習和深度學習”培訓5月北京培訓班
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      “人工智能:機器學習和深度學習”培訓5月北京培訓班 已過期

      會議時間:2021-05-17 09:00至 2021-05-19 18:00結束

      會議地點: 北京  詳細地址會前通知  

      會議規模:暫無

      主辦單位: 中科院計算所職業培訓中心

      發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

      行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

            會議介紹

            會議內容 主辦方介紹


            “人工智能:機器學習和深度學習”培訓5月北京培訓班

            “人工智能:機器學習和深度學習”培訓5月北京培訓班宣傳圖

            各有關單位:

            中國科學院計算技術研究所是國家專門的計算技術研究機構,同時也是中國信息化建設和人工智能建設的重要支撐單位,中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養及企業內訓的專業培訓機構。中心憑借科學院的強大師資力量,在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上,自主研發出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才,提升整體研發能力,迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員,并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。

            在國家發展的新時代,產業戰略已經向創新驅動轉移,從而迎接全球新一輪科技革命與產業變革的重大機遇和挑戰,在這個過程中,人工智能異軍突起,成為新時代的創新突破口。由于人工智能技術的領域普遍性,大批在第一線工作的技術人員需要更新知識,學習人工智能理論與實踐,從而在自己的領域中實現跨越式創新。為此,培訓中心特舉辦“人工智能:機器學習深度學習”培訓班,具體事宜通知如下:


            一、培訓對象

            架構師、分析師、項目經理、高級程序員、資深開發人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發的技術人員。


            二、培訓目的

            ????1、深層次掌握人工智能理論,到達人工智能的突破口,探知最核心的秘密。

            ????2、理論應用于實際項目,不只是了解,更在于掌握。

            ????3、把握人工智能的新應用,理解時代趨勢,不再為了人工智能而人工智能。

            4、一個交流探討的高級別平臺。


            四、培訓要點

            隨著國家在人工智能領域的戰略布局,人工智能已經應用于各個方面:專家系統、自動推理、圖像識別、模式識別、語音識別、自然語言理解、指紋識別、人臉識別、無人駕駛、推薦系統、社交網絡、計算機視覺、智能機器人等。但是,有沒有一種方法能迅速把握精髓,從而更快的進入人工智能的廣闊天地呢?

            本次培訓采用深入理論+淺出實踐相結合的模式。在理論上,精選最關鍵最重要的理論,為進一步獲取相關知識打下基礎。在實踐上,精選目前比較有啟發性的案例,既幫助我們理解理論,更能幫助我們開闊思路,為研發相關領域的人工智能系統,提供一條思考脈絡。


            六、時間、地點

            時間:2021年5月17日-5月19日

            線下:北京

            線上:直播平臺(全國)

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            會議日程

            (最終日程以會議現場為準)


            五、培訓內容

            第一講 人工智能簡介

            1.1?什么是人工智能

            1.2?為什么要人工智能

            1.3?人工智能的發展簡史

            1.4?人工智能的現實案例舉例

            第二講 最優分類面和支持向量機

            2.1?什么是最優分類面

            2.2?支持向量機的本質是什么

            2.3?支持向量機在線性不可分時怎么辦

            2.4?支持向量機中核函數如何選擇

            2.5?支持向量機在車牌識別中的應用案例

            第三講 決策樹

            31?什么是非數值特征

            3.2?為什么要引入決策樹

            3.3?如何設計決策樹

            3.4?如何構造隨機森林

            3.5?決策樹在醫療系統中的應用案例

            第四講 深度學習之始:人工神經網絡

            4.1?人工神經網絡的設計動機是什么

            4.2?單個神經元的功能

            4.3?人工神經網絡的優化以及誤差逆傳播(BP)算法

            4.4?人工神經網絡中需要注意的問題

            4.5?人工神經網絡在表情識別、流量預測中的應用案例

            第五講 深度學習中的技巧和注意事項

            5.1?深度學習中過學習問題的處理

            5.2?如何選擇損失函數

            5.3?如何并行化

            5.4?如何解決深度學習中梯度消失問題

            5.5?如何選擇激勵函數

            5.6?權值衰減、Dropout以及新的網絡架構

            第六講 卷積神經網絡

            6.1?卷積以及卷積網絡的概念

            6.2?為什么在使用卷積網絡

            6.3?卷積網絡的結構設計

            6.4?卷積網絡在圍棋中的應用

            6.5?卷積神經網絡在圖像識別中的應用案例

            第七講 循環神經網絡

            7.1?為什么要使用循環神經網絡

            7.2?1-of-N編碼

            7.3?循環神經網絡的介紹

            7.4?長短期記憶網絡

            7.5?長短期記憶網絡在自然語言處理中的應用案例

            第八講 人工智能未來展望

            8.1?監督學習中的新應用

            8.2?強制學習中的新應用

            8.3?非監督學習中的新應用

            8.4?DeepMind介紹

            第九講 使用支持向量機進行車牌識別

            第十講 使用深度學習進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理

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            會議嘉賓

            (最終出席嘉賓以會議現場為準)


            三、師資

            司老師???清華大學博士,人工智能方面專家,在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍,在機器學習和模式識別領域頂級期刊IEEE?TPAMI等期刊發表多篇論文,擁有5個中國專利和1個美國專利,是人工智能、深度學習、機器學習和圖像處理和模式識別領域的實戰派專家。

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            參會指南

            會議門票


            七、證書

            培訓結束,頒發中科院計算所職業培訓中心“人工智能:機器學習和深度學習”結業證書。


            八、費用

            線下培訓費:6200/人(含教材、證書、午餐、學習用具等)。住宿協助安排,費用自理。

            線上培訓費:4900/人(含電子版講義、證書等)。

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