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Python与人工智能(AI)案例实践会议通知(11月份)

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发表时间:2020-10-13 17:00作者:会务处来源:北京盛世元鸿职业技能教培中心

Python与人工智能(AI)案例实践会议通知

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各企事业单位、高等院校及科研院所:

国务院关于《新一代人工智能(AI)发展规划》的提出,到2020年,我们人工智能产业实现人工智能核心产业规模达1500亿元,到2025年达4000亿,到2030年达1万亿。《规划》表明AI已经上升至国家核心竞争战略高度,储备AI专业人才资源已经提到日程上。

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“Python与人工智能(AI)案例实践”将于2020年116-8日在北京及腾讯会议直播方式与各界人士进行教学交流!

欢迎人工智能、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、类脑智能等领域的老师、研究生、本科生、工程师及有志于python、机器学习、深度学习研究的从业者参加。具体事宜如下


一.时间2020年116日—2020年118   (注:参加线下培训需11月5日报道)

  地点:腾讯会议直播+北京现场同步授课

二、培训目标

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。

三、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。

          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.人工智能概述  

2.机器学习概述

3.机器学习算法应用分析

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.文件读写

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、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

六、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

七、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

八、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

九、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、特征工程项目-银行用户违约预测

1.数据缺失处理

2.特征筛选方法

3.特征工程

4.数据不平衡问题处理

5.算法选择

6.结果评估

十一、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

十二、Tensorflow基础应用

1.Mnist数据集合Softmax讲解

2.使用BP神经网络搭建手写数字识别

3.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

4.过拟合,正则化,Dropout

5.各种优化器Optimizer

第三天

十三、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

十四、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

十五、用自己的数据来训练一个新的图像识别模型

1.数据准备

2.数据增强

3.模型搭建

4.模型训练

5.结果测试

十六、自然语言处理技术介绍

1. word2vec介绍

2.Transformer模型介绍

3.Self-Attention机制介绍

4.多头注意力机制介绍

5..Bert模型介绍

6.GPT-3模型介绍

十七、自然语言处理项目实战

1.用CNN训练一个新的文本分类模型

2.用LSTM训练一个新的文本分类模型

3.用Bert训练一个新的文本分类模型

十八、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

十九、目标检测模型实战

1.项目安装配置环境

2.准备数据集

3.使用训练好的目标检测模型进行预测

4.用自己的数据训练新的目标检测模型


二十、辅助课程

1、详针对性解决学员疑难问题进行答疑讨论

2、搭建长期学习平台及技术指导(建立微群交流)

四、培训费用

统一收费:3900/人(含会议费、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;

五、专项优惠政策(两项费用优惠不可同时享用)

1)参加线上课程,后期本人可无限次数参加线上或线下培训,学会为止。

2)1030日之前报名缴费,每人优惠100元

3)3人以上报名每人可优惠200元

4)5人及以上团报可赠送一个免费名额

六、颁发证书

中国管理科学研究院颁发的《人工智能工程管理师》证书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。


七、报名方式

    人:刘老师      手机同微信)18311050656  


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