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人工智能-深度學習技術培訓班

學習費用: 7800.00元/人 主講老師: 張老師
開課時間: 2022-06-24 課時安排:
開課地點: 廣東 廣州市
課程報名: 隋老師 (微信同號)
課程對象: 1、政府、企業(yè)、學校IT相關技術人員;碩士及博士研究生。 2、企業(yè)技術總監(jiān)及相關管理人員; 3、人工智能系統(tǒng)架構師、設計與編程人員; 4、對人工智能技術感興趣的其他人員。
課程簡介: 人工智能(AI)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力,將深刻改變?nèi)祟惿鐣?,改變世界,對于實現(xiàn)社會生產(chǎn)力新躍升,提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。為了貫徹落實*印發(fā)的“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”精神,推廣人工智能技術。
課程分類: 領導力 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 戰(zhàn)略管理 | 薪酬績效 | 職業(yè)素養(yǎng) | 經(jīng)理人 | 生產(chǎn)管理 | 采購管理 | 質量管理 | 物流管理 | 供應鏈管理 | 倉儲管理 | 管理體系 | 項目管理 | 商務禮儀 | 談判技巧 | 目標管理 | 客戶服務 | 溝通和表達 | 心理學 | 阿米巴 | 事業(yè)單位 | 國際貿(mào)易 | 數(shù)字化轉型 | 資本運作 | 國學智慧 | 房地產(chǎn) | epc培訓 | TTT培訓 | 招投標 | 女性培訓 | 班組管理 | 店長培訓 | 六西格瑪 |
更新時間: 2022-03-30 11:53

培訓內(nèi)容

第一部分:人工智能基礎

1.1 人工智能(AI)概述 

1.2 AI研究的主要技術問題 

1.3 AI的主要學派

 1.4 AI十大應用案例 

(1)城市公共資源輔助優(yōu)化配置  

(2)臨床醫(yī)療影像輔助診斷  

(3)英語聽說考試語音評測  

(4)智能供應鏈設計系統(tǒng) 

(5)機器翻譯 

(6)智能客服機器人  

(7)重點人群身份識別  

(8)智能網(wǎng)絡視頻云服務  

(9)人證比對實名認證 

(10)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺  

1.4 人工智能技術基礎 

1.4.1 搜索與推理技術  

1.4.2 知識表示  

 

第二部分:基于知識的人工智能系統(tǒng)及應用 

2.1專家系統(tǒng)概念 

2.2專家系統(tǒng)結構  

2.3專家系統(tǒng)開發(fā)工具 

2.4專家系統(tǒng)設計與實際應用  

2.4.1計算機故障診專家系統(tǒng)   

2.4.2基于Web與云計算平臺的設備故障診斷專家系統(tǒng)  

2.5  規(guī)則引擎與JSR94規(guī)范    

2.5.1 規(guī)則引擎產(chǎn)生背景 

2.5.2 規(guī)則引擎概念 

2.5.3 規(guī)則引擎架構 

2.5.4 JSR94 規(guī)范 --Java規(guī)則引擎API 

2.5.5 典型規(guī)則引擎 

2.5.6 規(guī)則引擎應用案例(信用卡申請)

 

第三部分:知識圖譜

3.1  知識圖譜概念 

3.2  知識圖譜與專家系統(tǒng)  

3.3  開放知識圖譜 

3.4  知識的提取、表示、存儲與檢索 

3.5  知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的應用 

3.6  實驗: 基于NEO4j的知識圖譜應用系統(tǒng)

 

第四部分:基于聯(lián)接的人工智能系統(tǒng)及應用

4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡概念 

4.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡算法  

4.3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡設計方法 

4.4 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡實際應用 

4.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦突水預測系統(tǒng)   

4.4.2 融合專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡的真空成型機故障診斷系統(tǒng) 

 

第五部分:基于深度學習的人工智能系統(tǒng)及應用

5.1 機器學習概念 

5.2 深度學習概念 

5.3 卷積積神經(jīng)網(wǎng)絡 

5.4  增強學習  

5.5  遷移學習 

5.6  生成對抗網(wǎng)絡 

5.7  主流深度學習框架

5.7.1 TesorFlow 2.4(安裝與實例運行) 

5.7.2  Keras2.4 (安裝與實例運行)

5.7.3  pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度學習應用系統(tǒng)上機實驗  

(1)手寫體數(shù)字識別 

(2)時裝識別 

(3)情感識別 

 

第六部分:基于深度學習的目標檢測與人臉識別

6.1  目標檢測(object detection)概念  

6.2 傳統(tǒng)的目標檢測方法 

6.3  基于區(qū)域建議(候選框)的目標識別算法

6.3.1  R-CNN 

6.3.2  Fast R-CNN 

6.3.3  Faster R-CNN 

6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔網(wǎng)絡 

6.4  YOLO——One-Stage目標檢測算法 

6.5  SSD與 Retina-Net 

6.6  基于ImageAI  的計算機視覺編程庫 

6.7人臉識別關鍵技術概述 

6.8人臉檢測算法  

6.9 人臉檢測算法 MTCNN  

6.10人臉識別算法 - Google?FaceNet(2015)  

6.11 基于MTCNN和facenet實現(xiàn)人臉檢測和人臉識別實驗

 

主講教授  

張璟,博士畢業(yè)于西安交通大學電信學院,現(xiàn)為西安理工大學大學計算機學院2級教授,博士生導師,陜西省***專家組專家。

2000年9-12月訪問*密西根大學、日本大學,2012-2019年先后訪問*加州大學圣芭芭拉分校、斯坦福大學、克萊姆森大學、喬治亞理工學院。

曾任西安理工大學計算機學院副院長、陜西省信息化專家組專家、陜西省制造業(yè)信息化專家組專家,計算機學院副院長、計算機學科帶頭人,西北工業(yè)大學兼職研究員。1985年以來,主要從事人工智能、因特信息網(wǎng)方面的教學與研究,進行過多個實用人工智能系統(tǒng)、網(wǎng)絡與信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設計與開發(fā)。主持完成科研項目35項,其中國家863課題6項、陜西省科技攻關項目2項、企業(yè)委托項目14項。獲省、部級科技獎勵6項。

2010年以來,主要從事云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與深度學習方面的研究開發(fā)與教學。曾用人工智能語言Prolog實現(xiàn)計算機故障診斷專家系統(tǒng);用C語言實現(xiàn)煤礦突水預測神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng);用專家系統(tǒng)工具Jess工具設計企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺;用tensorflow/Keras/Phtyon 實現(xiàn)手寫體數(shù)字識別、電影評價情感識別系統(tǒng),設計股票預測系統(tǒng),人臉識別系統(tǒng)。

典型人工智能方面的成果:

1、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)理論及其在煤礦水害預測中的應用,1997年12月獲機械工業(yè)部科技進步三等獎。

2、國家電子類規(guī)劃教材:人工智能基礎,電子工業(yè)出版社,2000年3月。(ISBN 7-5053-5725-5/G.489)

3、實時控制神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)結構及推理算法,模式識別與人工智能,第8卷第2期(1995年6月)。

 
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