培训背景
近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商(电信、移动、联通)等行业的企业。
培训收益
1.通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容;
2.让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。
培训特色
本课程采用定制授课+案例训练+互动咨询讨论,技术原理与项目案例相结合的方式进行教学。
课程大纲
模块 | 课程介绍 | 详细内容(3天) |
---|---|---|
模块一 |
人工智能基础、 技术及其体系 |
1.人工智能的本质 2.人工智能的功能 3.人工智能的技术体系 4.人工智能的典型应用 |
模块二 |
人工智能的问题 求解及技术实现 |
1.机器学习的流程 2.特征工程 3.机器学习模型的性能评估 4.人机协同 |
模块三 | 人工智能的学习方式 |
1.监督学习 2.非监督学习 3.半监督学习 4.加强学习 |
模块四 |
人工智能的 行业应用与发展 |
1.人工智能的行业图谱和行业发展剖析 2.人工智能结合大数据的行业应用案例 3.人工智能在“互联网+”领域的应用 4.人工智能在制造业领域的应用 5.人工智能在金融、消费领域的应用 6.人工智能在物流领域的应用 7.其他领域 |
模块五 |
主流人工智能 实验平台部署 | 1.机器学习平台TensorFlow的安装、使用和应用案例 |
模块六 |
人工智能机器学习的 算法模型的应用实践 |
1.神经网络机器学习算法模型及其应用 2.决策树算法模型及其应用 3.关联分析算法模型及其应用 4.聚类分析算法模型及其应用 5.朴素贝叶斯算法模型及其应用 6.逻辑回归算法模型及其预测应用 7.深度学习算法模型及应用 8.图书自动标准案例 9.写作机器人案例 10.智能催收语音合成案例 |