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关于开展《全国AI人工智能 与 Python应用技术实践》·培训通知(11月)

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发表时间:2021-09-19 20:14作者:会务处来源:北京盛世元鸿职业技能教培中心

各企事业单位、高等院校及科研院所:

Python 是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序,也可以用于开发大规模软件,特别适合完成高层任务。随着 NumPy、SciPy 等众多程序库的开发,Python 越来越适合于做科学计算。Python 是一门真正的通用程序设计语言,它有众多程序库的支持,并支持多种平台,完全免费,开放源码。机器学习(数据挖掘)是从大量数据中挖掘隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系,并用这些知识和规则建立模型预测信息。机器学习有助于发现自然规律,解释已知的现象,预测未知的结果,因此机器学习已成为当代科学研究的崭新的研究方法。为进一步推动大数据、人工智能技术的发展与进步,帮助更多企事业单位、高校培养大数据与人工智能专业人才,

北京盛世元鸿职业技能教培中心(www.shengshiyuanhong.com.cn特邀人工智能学术和机器学习研发领域一线专家共同举办此次培训,欢迎各界人士进行教学交流!



一、会议优势:

1.会议全程录播,一机一码,可后期回看

2.内容不定期更新,后期免费参加

3.配备 PPT、电子版教材

4.免费提供后期技术指导

5.建立微信群方便交流


二.时间: 20211119—202111月21日      线上会议:腾讯会议直播      


三.参会目标

1:掌握机器学习的思维方式和关键技术及算法;

2:掌握人工智能程序编程,包括 Python 基础使用,科学计算包 numpy 使用、绘图工具包使用

3:了解机器学习和深度学习在当前工业界的落地应用;

4:掌握Tensorflow 框架在卷积神经网络、长短时记忆网络、循环神经网络等应用技巧与细节分析;

5:能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,能开发出一些实际的应用项目并运用Python 进行机器学习与深度学习的研究工作。


四、主讲专家

AI创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras 等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp, 搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。


五、参会对象

全国各省市从事人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等相关企事业单位的科研技术人员,各省市大学相关专业的老师、研究生、本科生、工程师及有关于Python、机器学习、深度学习研究的从业者!



Python 与人工智能(AI)——课程大纲

时间

大章节

小章节

第一天

一、人工智能与机器学习基础

1. 人工智能/机器学习/神经网络/深度学习介绍

2. 深度学习应用介绍

3. 人工智能技术框架

二、python 基础学习

1.print 使用

2.运算符和变量

3.循环

4.列表元组字典

5.if 条件

6.函数

7.模块

8.类的使用

9.input 用法

10.文件读

11.异常处理

三、.科学计算包 numpy 使用学习

1.numpy 的属性

2.创建 array

3.numpy 的运算

4:随机数生成以及矩阵的运算5.numpy 的索引

6. array 合并

7. array 分割

四、绘图工具包 matplotlib 学习

1.基础用法

2.figure 图像3.设置坐标轴

4.legend 图例

5.scatter 散点图

五、python 人脸检测项目实战

1.使用 python 实现人脸检测功能

六、人工智能与机器学习基础

1. 人工智能概述

2. 机器学习概述

3. 机器学习算法应用分析

七、回归算法

1. 一元线性回归

2. 代价函数

3. 梯度下降法

4. sklearn 一元线性回归应用

5.多元线性回归

6.sklearn 多元线性回归应用

案例:葡萄酒质量和时间的关系

八、KNN 分类算法

1. KNN 分类算法介绍

2. KNN 分类算法应用

3. KNN 实现

案例:鸢尾花分类

九、决策树算法

1. 决策树算法介绍

2. 熵的定义

3. 决策树算法与应用实现案例:用户购买行为预测

第二天

十、支持向量机

1. 什么时最优分类面

2. SVM 算法本质是什么

3. 支持向量机在线性不可分时怎么处理案例:SVM 完成人脸识别应用


第二天

十一、K-means 聚类算法

1.K-means 算法介绍2.K-means 算法应用

3.K-means 算法实际应用案例

案例:NBA 球队实力聚类分析

十二、集成算法与随机森林

1.Bagging 算法介绍2.随机森林建模方法

3.Adaboost 算法介绍4.Stacking 算法介绍5.Voting 算法介绍

十三、用户违约预测-特征工程应用案例

1. 缺失值填

2. 唯一值处理

3. 过滤无用特征

4. 处理多值有序特征

5. 处理多值无序特征

6. 特征数据缩放

7. PCA 降纬

8. 数据均衡

9. 模型训练和评估

十四、深度学习基础-神经网络介绍

1. 人工神经网络发展史

2. 单层感知器

3. 激活函数,损失函数和梯度下降法

4. BP 算法介绍

案例:BP 算法解决手写数字识别问题

十五、Tensorflow 基础应用

1.Tensorflow 安装

2.Tensorlfow 基础知识

3.Tensorflow 线性回归

4.Tensorflow 非线性回归

5.Mnist 数据集合 Softmax讲解

6.使用 BP 神经网络搭建手写数字识别

7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

8.过拟合,正则化,Dropout

9.各种优化器 Optimizer


十六、Pytorch 介绍

1. Pytorch 安装

2. 搭建网络完成线性回归应用

3. 搭建网络完成非线性回归应用完成手写数字识别

第三天

十七、卷积神经网络 CNN 应用

1. CNN 卷积神经网络

2. 卷积层、池化层(均值池化、最大池化)

3. CNN 手写数字案例

十八、长短时记忆网络 LSTM 应用

1. RNN 循环神经网络

2. 长短时记忆网络 LSTM

3. LSTM 应用案例

十 九 、 使 用 预 训 练 模Inception-v3 型进行图像识别

1. Inception-v3 模型讲解

2. 使用训练好的模型进行图像识别



二十、图像识别模型 VGG16 天气现象分类,场景分类

1. VGG16 模型讲解

2. 数据增加

3. 使用迁移学习完成天气现象分类

4. 使用迁移学习完成场景分类

二十一、自然语言处理项目实战

1.自然语言处理项目介绍

2.word2vec 介绍

3.用 LSTM 训练一个新的文本分类模型

二十二、目标检测模型介绍

1.目标检测项目介绍

2.R-CNN 模型介绍

3. SPPNET 模型介绍

4. Fast-RCNN 模型介绍

5. Faster-RCNN 模型介绍

二十三、使用目标检测算法完成手势识别

1.数据准备和标注方法

2.Detecting 模块介绍

3.手势识别模型训练

4.手势识别模型应用


二十四、光学字符识别

1.使用 OCR 模型准确识别图片中的中英文文字,并提取出来。


二十五、人脸识别实战

1. 人脸检测实战

2. 人脸关键点提取实战

3. 人脸识别实战


六、参会费用:

统一收费:3900 /培训费、证书认证费、资料费、指导费、发票费等)费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件;如需开具培训费的单位请联系会务人员要培训通知;


七、优惠(两项费用优惠不可同时享用)

1)11月12日之前报名缴费,每人优惠100元

2)3人以上报名每人可优惠200元

3)5人及以上团报可赠送一个免费名额

一次报名参加会议,后期本人可无限次数参加相同会议,学会为止。


八、颁发证书

中国管理科学研究院颁发《人工智能应用工程管理师培训证书;(注:也可颁发人工智能工程师证书-需备注 该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。申报资料:请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明(学生证、毕业证、学位证都可)电子版即可。


九、报名方式

联系人:刘老师           手机(同微信):18311050656

   话:010-53350015      邮箱:1549935216@qq.com


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                 企业箱 :liuhaonan@bjcsyhkjwwgc.onexmail.com
E-mail: 1549935216@qq.com(报名中心)           电话:010-53350015

ANSYS/FLUENT培训;CFD专项培训;人工智能/Python培训;知识图谱/深度学习培训;Lammps分子动力学培训;Matlab大数据培训;SPSS培训;ABAQUS有限元培训;  simulink培训;workbench培训等,面向用户实际需求,提供顾问式咨询培训                                   

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