2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)培訓班（7月杭州站）
時間：2018-07-20 08:00 至 2018-07-23 18:00
地點：杭州
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首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網會議 > 2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)培訓班（7月杭州站） 更新時間：2018-06-07T11:21:07
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2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)培訓班（7月杭州站） 已截止報名會議時間： 2018-07-20 08:00至 2018-07-23 18:00結束 主辦單位： 中國軟件產業(yè)培訓網 |
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會議介紹
會議內容 主辦方介紹
2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)培訓班（7月杭州站）宣傳圖
近年來，隨著“人工智能”深入應用到社會各個行業(yè)，?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(yè)信息化領域,包括新興互聯(lián)網企業(yè)(如電商企業(yè)、搜索引擎、社交網站、互聯(lián)網廣告服務提供商等)、金融企業(yè)(銀行、保險、證券公司、互聯(lián)網金融借貸公司等)、通信運營商(電信、移動、聯(lián)通)等行業(yè)的企業(yè)。在國內外形成了獨具特色的智能產業(yè)和智能經濟。因此中國軟件產業(yè)培訓網決定舉辦 “人工智能技術及其應用實戰(zhàn)培訓班”望各單位收到通知后組織相關人員參加?，F(xiàn)將有關事宜通知如下：
本課程對業(yè)界主流最新的人工智能及其應用實戰(zhàn)技術分成基礎級、 進階級、 高級實戰(zhàn)三個層次進行系統(tǒng)化地培訓, 讓學員分成三個階段深入系統(tǒng)地掌握人工智能技術的應用
第一階段:人工智能基礎級培訓內容，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(yè)和人工智能產品的應用解決方案 。
第二階段:人工智能進階級培訓內容，讓學員掌握人工智能中用到的機器學習方法和深度學習方法，包括有監(jiān)督學，無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習，以及決策樹機器學習、樸素貝葉斯機器學習、神經網絡機器學習、深度學習、巻積神經網絡和 LSTM神經網絡機器學習的算法模型的原理和應用實踐操作，每類算法模型在具體場景中的應用實踐。
?第三階段:人工智能高級項目應用培訓內容，讓學員掌握人工智能的系統(tǒng)平臺工具的應用實戰(zhàn)，包括人工智能的代表性系統(tǒng)工具平臺: TesorFlow深度學習平臺, Keras深度學習庫和 Python Al系統(tǒng)的應用實踐,在講解的同時，由講師帶著學員對人工智能工具安排實踐操作，讓學員更突出掌握實戰(zhàn)技能。
培訓時間
2018年07月19日-07月23日 杭州 (19日全天報到)
培訓目標
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(yè)和人工智能產品的應用解決方案 。
3、讓學員掌握人工智能的技術平臺應用，重點包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等應用實戰(zhàn)，并且通過兩三個具體的企業(yè)應用實驗操作,鞏固掌握的 Al技術和平臺。
培訓對象
1、IT工程師
2、技術總監(jiān)
3、人工智能架構師
4、其它對人工智能和機器學習感興趣的人員
培訓方式
定制授課+實戰(zhàn)案例訓練+考試互動咨詢討論
本課程采用技術原理與項目實戰(zhàn)相結合的方式進行教學，在講授原理的過程中，穿插實際的系統(tǒng)操作, 本課程講師也精心準備的實際的應用案例供學員動手訓練 。
頒發(fā)證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心中心頒發(fā)的-人工智能職業(yè)技能證書（等級高級）。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
注：請學員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。
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為響應國家“人才興國、科教興國”戰(zhàn)略，緩解中國軟件技術人才需求日益緊張的現(xiàn)狀，推動中國軟件業(yè)的發(fā)展，培養(yǎng)一批高素質的軟件專業(yè)人才，在工信部以及相關領導的大力支持下2008年成立了中國軟件產業(yè)培訓網（簡稱“軟博教育”），軟博教育自成立以來即定位于軟件技術專業(yè)人才培養(yǎng)實訓機構，專注致力于軟件技術人才的培養(yǎng)，是中國科學院計算技術研究所教育中心合作培訓機構，也是工信部人才交流中心唯一指定的全國計算機專業(yè)技術人才培訓基地”，“國家人力資源和社會保障部——全國信息化人才培養(yǎng)工程項目(即國家“653工程”)指定培養(yǎng)機構”， 中國軟件產業(yè)培訓網（中聯(lián)軟博（北京）科技有限公司）--率先在國內開展高級軟件架構等IT高端培訓的公開課。多年來持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系，至今已在國內開展公開課培訓的課程達十幾門，分別涵蓋軟件架構、軟件設計、項目管理、質量管理、需求工程、運營管理等領域，也根據企事業(yè)單位的實用需求, 通過定制培訓方案，培訓后的技術服務，將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點。目前中心已經與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓合作關系, 深得用戶信賴和好評。
會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準）
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內容模塊 |
課程介紹 |
授課詳細內容 |
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模塊一 |
人工智能基礎、技術及其體系 |
1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途 2.人工智能的發(fā)展歷程與月永絡 3.人工智能的國家政策解讀 4.人工智能的技術體系 5.人工智能的技術框架 6.中國和美國的人工智能產業(yè)和主流人工智能產品 |
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模塊二 |
人工智能的問題求解及技術實現(xiàn) ? |
7.人工智能領域的經典問題和求解方式 8.機器學習模型和推理符號模型 9.業(yè)界主流的機器學習方法解決人工智能領域的思路 10.人工智能和大數(shù)據 11.人工智能和機器學習 12.人工智能和深度學習 |
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模塊三 |
人工智能的學習方式 |
13.有監(jiān)督學習訓練 14.無監(jiān)督學習訓練 15.半監(jiān)督學習訓練 |
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模塊四 |
人工智能的行業(yè)應用與發(fā)展 ? |
16.人工智能的行業(yè)圖譜和行業(yè)發(fā)展割析 17.人工智能結合大數(shù)據的行業(yè)應用案例 18.人工智能在“互聯(lián)網+”領域的應用 19.人工智能在制造業(yè)領域的應用 20.人工智能在金融、消費領域的應用 21.人工智能在出行、旅游領域的應用 |
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模塊五 |
部署人工智能實驗平臺 |
22.部署人工智能實驗操作軟件和環(huán)境 23.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環(huán)境的準確性 24.熟悉實驗資料和實驗環(huán)境 |
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模塊六 |
人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1) |
25.人工智能領域的四大類經典算法模型 26.神經網絡機器學習算法模型及其應用 27.決策樹算法模型及其應用 28.關聯(lián)分析算法模型及其應用 29.聚類分析算法模型及其應用 30.深度學習算法模型及應用 |
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模塊七 |
人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2) |
31.樸素貝葉斯算法模型及其應用 32.邏輯回歸算法模型及其預測應用 33.Python機器學習庫的應用 34.Python Scikit-learn算法庫的使用講解 |
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模塊八 |
人工智能和機器學習的實驗操作 |
35.Python Scikit_learn算法庫的實戰(zhàn)操作 36.利用 Python語言編程,實現(xiàn)分類預測項目 37.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標 |
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模塊九 |
深度學習技術及其應用 |
38.淺層學習技術及應用 39.深度學習算法、技模型及應用 40.CNN卷積神經網絡算法模型及應用 41.RNN循環(huán)神經網絡算法模型及應用 42.LSTM神經網絡算法模型及應用 43.深度學習在人臉識別、語音識別領域的解決方案 |
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模塊十 |
TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1) |
44.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述 45.TensorFlow架構 46.TensorFlow的安裝、部署、配置 47.TensorFlow的應用場景和應用案例 48.TensorFlow搭建 GPU和 CPU人工智能集群 49.基于 Tensorflow實現(xiàn) CNN模型應用,以及算法部署,算法調優(yōu),處理效率提升之道 50.基于Tensorflow實現(xiàn)RNN(LSTM)模型應用, ?以及算法部署, 算法調優(yōu),處理效率提升之道 |
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模塊十一 |
TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2) |
51.TensorFlow CNN應用操作 52.TensorFlow RNN應用操作 53.TensorFlow LSTM應用操作 54.TensorFlow在自然語言生成建模案例 55.TensorFlow在圖像識別的實驗操作 |
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模塊十二 |
Tensorboard ??Al深度學習可視化建模工具與模型優(yōu)化 |
56.Tensorboard簡介 57.Tensorboard可視化和命名空間 58.TensorFlow人工智能建模模型狀態(tài)評估與優(yōu)化 59.Tensorboard的部署、配置和應用編程 60.利用 Tensorboard實現(xiàn)圖像識別操作 61.利用 TensorFlow實現(xiàn)文本控掘操作 |
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模塊十三 |
Keras人工智能平臺應用實踐 |
62.Keras人工智能平臺架構 63.Keras Al平臺的部署與配置 64.Keras技術實現(xiàn)與工作機制 65.Keras序貫模型與函數(shù)式模型 66.Keras圖像與自然語言應用案例 67.Keras實驗操作: Kaggle圖像比賽與優(yōu)化案例(選做) |
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模塊十四 |
人工智能的產品解決方案 |
68.圖像處理解決方案 69.人臉識別解決方案 70.語音識別解決方案 71.文本分類解決方案 72.視頻理解解決方案 |
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模塊十五 |
項目實踐 |
73.人臉識別項目 74.文本數(shù)據預測項目 75.講師提供項目指導手冊,帶著學員完成,學員獨立完成后,講師答疑 |
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模塊十六 |
人工智能項目工程師的技能素養(yǎng)(選講) |
76.人工智能工程師的必備技術能力 77.人工智能工程師的必備業(yè)務理解能力 78.人工智能工程師的必備數(shù)據洞察能力 79.人工智能工程師的進階路線和職業(yè)素養(yǎng) |
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模塊十七 |
培訓內容綜合、 應用完整實踐與咨詢討論 |
80.根據講師布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數(shù)據完整項目部署設計和應用開發(fā)實踐、 應用實施以及解決方案分享咨詢 |
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會議嘉賓
（最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準）
周老師，男，中國科學院通信與信息系統(tǒng)專業(yè)博士。北京郵電大學移動互聯(lián)網與信息化實驗室特聘研究員、對外經貿大學信息學院特聘兼職教師、中國移動集團高級培訓講師，長期從事大數(shù)據、4G、移動互聯(lián)網安全、管理及大數(shù)據精確營銷等研究方向。國內頂級信息系統(tǒng)架構師，金牌講師，技術顧問，移動開發(fā)專家。擁有豐富的通信信息系統(tǒng)設計、開發(fā)經驗及培訓行業(yè)經驗，先后為全國超過15家省移動公司，超過30家地市移動公司有過項目開發(fā)合作及授課，擔任多個大型通信項目的總師。
俞老師，2005年碩士畢業(yè)于上海交通大學機器人研究所，從事機器學習，機器視覺，人工智能方面的研究。曾就職于微軟，從事商業(yè)智能的開發(fā)?，F(xiàn)就職于某大型互聯(lián)網公司從事大數(shù)據和人工智能的應用和開發(fā)。豐富的項目實戰(zhàn)經驗，對大數(shù)據的收集、處理、數(shù)據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數(shù)據、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、圖像處理、語義理解、數(shù)據可視化方面的應用。
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參會指南
會議門票
會務費：7800元/人，含培訓費、資料費、考試費、證書費、講義費等。需要住宿學員請?zhí)崆巴ㄖ山y(tǒng)一安排，費用自理。
該課程其他城市安排：
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消，建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后，再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購，購票后不支持退款，可以換人參加。
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