培訓背景
近年來, 隨著“人工智能”深入應用到社會各個行業, 通過將對應的人工智能技術比如人臉識別,車牌識別等應用到具體的行業信息化領域,包括新興互聯網企業(如電商企業、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等)、金融企業(銀行、保險、證券公司、互聯網金融借貸公司等)、通信運營商(電信、移動、聯通)等行業的企業。
培訓收益
1.通過本課程的學習, 學員可以用較短的時間掌握人工智能領域的基礎和精華內容;
2.讓學員掌握人工智能的基礎知識,人工智能的問題解決思路,人工智能的應用案例,人工智能產業和人工智能產品的應用解決方案 。
培訓特色
本課程采用定制授課+案例訓練+互動咨詢討論,技術原理與項目案例相結合的方式進行教學。
課程大綱
模塊 | 課程介紹 | 詳細內容(3天) |
---|---|---|
模塊一 |
人工智能基礎、 技術及其體系 |
1.人工智能的本質 2.人工智能的功能 3.人工智能的技術體系 4.人工智能的典型應用 |
模塊二 |
人工智能的問題 求解及技術實現 |
1.機器學習的流程 2.特征工程 3.機器學習模型的性能評估 4.人機協同 |
模塊三 | 人工智能的學習方式 |
1.監督學習 2.非監督學習 3.半監督學習 4.加強學習 |
模塊四 |
人工智能的 行業應用與發展 |
1.人工智能的行業圖譜和行業發展剖析 2.人工智能結合大數據的行業應用案例 3.人工智能在“互聯網+”領域的應用 4.人工智能在制造業領域的應用 5.人工智能在金融、消費領域的應用 6.人工智能在物流領域的應用 7.其他領域 |
模塊五 |
主流人工智能 實驗平臺部署 | 1.機器學習平臺TensorFlow的安裝、使用和應用案例 |
模塊六 |
人工智能機器學習的 算法模型的應用實踐 |
1.神經網絡機器學習算法模型及其應用 2.決策樹算法模型及其應用 3.關聯分析算法模型及其應用 4.聚類分析算法模型及其應用 5.樸素貝葉斯算法模型及其應用 6.邏輯回歸算法模型及其預測應用 7.深度學習算法模型及應用 8.圖書自動標準案例 9.寫作機器人案例 10.智能催收語音合成案例 |