中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
在国家发展的新时代,产业战略已经向创新驱动转移,从而迎接全球新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战,在这个过程中,人工智能异军突起,成为新时代的创新突破口。由于人工智能技术的领域普遍性,大批在第一线工作的技术人员需要更新知识,学习人工智能理论与实践,从而在自己的领域中实现跨越式创新。
实战进阶加深是在“人工智能:机器学习和深度学习”的基础上,进一步深入学习和实战,从理论和实践两方面提升学员人工智能产品的研发能力。由完整的案例加上具体实现驱动,针对每一个专题,描述案例场景,把知识揉进具体实现过程,通过分析、改进、实现、总结归纳的循环,建立更加深入完整的知识和能力结构。这些知识和能力,对于研发更多领域的人工智能产品来说,具有很高的萃取价值。具体事宜通知如下:
一、培训对象
架构师、分析师、项目经理、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。
二、培训目的
1、深层次掌握人工智能理论,寻求人工智能研发的突破口,探知核心的秘密。
2、理论应用于实际项目,不只是了解,更在于掌握。
3、以实践为导向,萃取案例精化,加深理论知识,提高研发能力。
4、把握人工智能的新应用,理解人工智能领域发展趋势。
5、一个交流探讨的高级别平台。
四、培训要点
随着国家在人工智能领域的战略布局,人工智能已经应用于各个方面:专家系统、自动推理、图像识别、模式识别、语音识别、自然语言理解、指纹识别、人脸识别、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。但是,有没有一种方法能迅速把握精髓,从而更快的进入人工智能的广阔天地呢?
本次培训采用深入理论+浅出实践,实战进阶加深相结合的模式,在理论上,精选最关键最重要的理论,为进一步获取相关知识打下基础。在实践上,精选目前比较有启发性的案例并进行加深,既帮助我们理解理论,更能帮助我们开阔思路,为研发相关领域的人工智能系统,提供一条思考脉络。
六、时间、地点
时间:2021年8月23日-8月27日
线下:北京
线上:直播平台(全国)
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第一讲人工智能简介
1.1什么是人工智能
1.2为什么要人工智能
1.3人工智能的发展简史
1.4人工智能的现实案例举例
第二讲最优分类面和支持向量机
2.1什么是最优分类面
2.2支持向量机的本质是什么
2.3支持向量机在线性不可分时怎么办
2.4支持向量机中核函数如何选择
2.5支持向量机在车牌识别中的应用案例
第三讲决策树
31什么是非数值特征
3.2为什么要引入决策树
3.3如何设计决策树
3.4如何构造随机森林
3.5决策树在医疗系统中的应用案例
第四讲深度学习之始:人工神经网络
4.1人工神经网络的设计动机是什么
4.2单个神经元的功能
4.3人工神经网络的优化以及误差逆传播(BP)算法
4.4人工神经网络中需要注意的问题
4.5人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第五讲深度学习中的技巧和注意事项
5.1深度学习中过学习问题的处理
5.2如何选择损失函数
5.3如何并行化
5.4如何解决深度学习中梯度消失问题
5.5如何选择激励函数
5.6权值衰减、Dropout以及新的网络架构
第六讲卷积神经网络
6.1卷积以及卷积网络的概念
6.2为什么在使用卷积网络
6.3卷积网络的结构设计
6.4卷积网络在围棋中的应用
6.5卷积神经网络在图像识别中的应用案例
第七讲循环神经网络
7.1为什么要使用循环神经网络
7.21-of-N编码
7.3循环神经网络的介绍
7.4长短期记忆网络
7.5长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例
第八讲人工智能未来展望
8.1监督学习中的新应用
8.2强制学习中的新应用
8.3非监督学习中的新应用
8.4DeepMind介绍
第九讲使用支持向量机进行车牌识别
第十讲使用深度学习进行手写体识别、人脸识别以及自然语言处理
第十一讲机器学习项目进阶加深:实现与改进
1,支持向量机实现车牌识别:案例实现与分析改进
车牌数据预处理以及要注意的问题
特征提取及特征选择
单特征识别模型搭建
特征融合实现、改进及注意的问题
实现车牌识别全流程自动化的关键改进
2,决策树实现银行客户贷款风险预测:案例实现与分析改进
决策树的模型搭建
如何选择决策树的分裂属性以及深层次思考
如何根据测试结果进行决策树的优化
决策树中的剪枝实现
随机森林的实现及注意事项
3,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
4,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
第十二讲深度学习项目进阶加深:实现与改进
1,卷积神经网络实现人脸识别:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整(逐步讲解与分析)
如何根据结果进行参数调整(逐步讲解与分析)
最终的参数如何确定(不在是混乱尝试,而是深层次理解参数的含义)
2,卷积神经网络实现手写体识别:案例实现与分析改进
网络搭建(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行网络结构调整(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行参数调整(注意与人脸识别案例的对比)
最终的参数如何确定(注意与人脸识别案例的对比)
3,循环神经网络实现客户评价分类:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整
如何根据结果进行参数调整
最终的参数如何确定
4,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
5,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
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七、证书
培训结束,颁发中科院计算所职业培训中心“人工智能:机器学习和深度学习及实战进阶加深”结业证书。
八、费用
线下培训费:报名即享受8折优惠9680元/人(原价:12100元/人)。含教材、证书、午餐、学习用具等,住宿协助安排,费用自理。
线上培训费:7700元/人。含电子版讲义、证书等。
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