2021全國(guó)高校深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）師資研修班
時(shí)間：2021-08-02 09:00 至 2021-08-09 22:00
地點(diǎn)：線上活動(dòng)
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首頁(yè) > 培訓(xùn)課程 > IT/技術(shù)培訓(xùn) > 2021全國(guó)高校深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）師資研修班 更新時(shí)間：2021-06-11T13:14:50
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2021全國(guó)高校深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）師資研修班 已截止報(bào)名課程時(shí)間： 2021-08-02 09:00至 2021-08-09 22:00結(jié)束 課程地點(diǎn)： 線上活動(dòng) 會(huì)議規(guī)模：100人 |
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會(huì)議介紹
會(huì)議內(nèi)容 主辦方介紹
2021全國(guó)高校深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）師資研修班宣傳圖
互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)深刻改變著人類的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)乃至思維方式，深刻展示了世界發(fā)展的前景。目前各院校的大數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)教師匱乏、相關(guān)落地動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力欠缺、授課過(guò)程中相關(guān)行業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例項(xiàng)目缺失等，為加快建設(shè)大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)專業(yè)教師隊(duì)伍，推動(dòng)各院校建立人才培訓(xùn)和評(píng)價(jià)體系，特推出全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班。本研修班每年在全國(guó)范圍內(nèi)滾動(dòng)開(kāi)展八期，截止目前已在全國(guó)巡回舉辦50余場(chǎng)，參訓(xùn)教師近6000人次。2021年全國(guó)高校深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）師資研修班以線上云課堂形式舉辦，現(xiàn)將有關(guān)安排通知如下。
課程特色
1、本研修班課程全程強(qiáng)調(diào)動(dòng)手實(shí)操，內(nèi)容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導(dǎo)為輔，通過(guò)講解企業(yè)級(jí)案例，真正的讓學(xué)員把所學(xué)內(nèi)容和工作實(shí)際有效結(jié)合、更好地進(jìn)行教育教學(xué)工作。
2、核心課程部分由講師手把手一起進(jìn)行實(shí)操演練，在具體應(yīng)用場(chǎng)景中全面掌握相關(guān)技能，助力實(shí)訓(xùn)教學(xué)工作、實(shí)際動(dòng)手的能力。視頻制作精良，講師真人出鏡，全面解析專業(yè)必備技能，為相關(guān)課程開(kāi)設(shè)和備課、應(yīng)對(duì)科研和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
3、課程設(shè)有答疑交流討論群，培訓(xùn)期間助教全程輔助教學(xué)，每天提供10小時(shí)的實(shí)時(shí)在線答疑輔導(dǎo)，并進(jìn)行答疑文檔匯總，幫助學(xué)員更好地總結(jié)學(xué)習(xí)。
4、本課程配套有基礎(chǔ)知識(shí)內(nèi)容，即使零基礎(chǔ)學(xué)員快也能找到適合自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容和節(jié)奏，快速掌握課程知識(shí)和技能。
5、所有課程相關(guān)源代碼、數(shù)據(jù)、PPT、案例素材全部提供下載，即學(xué)即用，教學(xué)更輕松！視頻內(nèi)容支持六個(gè)月內(nèi)免費(fèi)回看，以便復(fù)習(xí)和參考。
6、全面實(shí)踐大數(shù)據(jù)/人工智能項(xiàng)目流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)建模等課程，提供知識(shí)講解，助力夯實(shí)理論基礎(chǔ)，掌握核心技術(shù)。
7、參加線上課程學(xué)習(xí)的學(xué)員，如后續(xù)本人參加線下課程繼續(xù)深造，持線上繳費(fèi)憑證可享受一次免費(fèi)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)（僅限參加同一培訓(xùn)專題方向的線下課程）。
課程模塊
專題講座-計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及其應(yīng)用、Python編程基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)使用、Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow 2實(shí)戰(zhàn)、TensorFlow2深度學(xué)習(xí)原理與實(shí)現(xiàn)、圖像處理實(shí)戰(zhàn)：水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)：動(dòng)態(tài)人臉智能識(shí)別、綜合實(shí)戰(zhàn)：搭建一個(gè)智能車牌識(shí)別系統(tǒng)。
證書(shū)頒發(fā)
學(xué)員經(jīng)在線培訓(xùn)并考試合格后，可以獲得由工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā)高級(jí)人工智能應(yīng)用工程師職業(yè)技術(shù)證書(shū)，證書(shū)可登錄工業(yè)和信息化部教育與考試中心官網(wǎng)查詢。
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會(huì)議日程
（最終日程以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向）課程大綱
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基礎(chǔ)篇（報(bào)名成功后即可開(kāi)始學(xué)習(xí)） |
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時(shí)間 |
課程內(nèi)容 |
學(xué)習(xí)平臺(tái) |
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正式培訓(xùn)前 |
Python編程基礎(chǔ) 1準(zhǔn)備工作 2列表操作 3程序流程控制語(yǔ)句 4字符串操作 4.1字符串及其索引&切片 4.2字符串的常見(jiàn)方法 4.3字典的創(chuàng)建及索引 4.4字典常用操作 4.5字典推導(dǎo)式 5Python文件讀取操作 5.1Python讀取文件 5.2練習(xí)3：統(tǒng)計(jì)小說(shuō)中的單詞頻次 6函數(shù) 6.1Python函數(shù)自定義 6.2練習(xí)4：自定義求序列偶數(shù)個(gè)數(shù)的函數(shù) 7面向?qū)ο笈c模塊 7.1Python方法與函數(shù)對(duì)比介紹 7.2Python面向?qū)ο笫纠?/p> 7.3Python模塊使用 7.4第三方庫(kù)的安裝與調(diào)用 8注意事項(xiàng) 8.1Python工作路徑說(shuō)明 8.2模塊命名及存放路徑的注意事項(xiàng) 8.3結(jié)語(yǔ) |
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正式培訓(xùn)前 |
Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)使用 1 Python數(shù)據(jù)分析概述 1.1 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析 1.2 熟悉Python數(shù)據(jù)分析的工具 1.3 安裝anaconda與掌握J(rèn)upyter Notebook常用功能 2 NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ) 2.1 掌握NumPy數(shù)組對(duì)象 2.1.1NumPy簡(jiǎn)介 2.1.2 數(shù)組創(chuàng)建及基礎(chǔ)屬性 2.1.3 初識(shí)數(shù)組的特點(diǎn) 2.1.4 創(chuàng)建常用數(shù)組 2.1.5 數(shù)組數(shù)據(jù)類型 2.1.6 生成隨機(jī)數(shù) 2.1.7 一維數(shù)組的索引 2.1.8 邏輯型索引 2.1.9 多維數(shù)組的索引 2.1.10 求解距離矩陣 2.1.11 變化數(shù)組shape 2.2 掌握NumPy矩陣與通用函數(shù) 2.2.1 NumPy矩陣介紹 2.2.2 NumPy通用函數(shù)介紹 2.2.3 通用函數(shù)的廣播機(jī)制 2.3 利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 2.3.1 NumPy讀寫(xiě)二進(jìn)制文件 2.3.2 NumPy讀寫(xiě)txt文件 2.3.3 利用NumPy對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析 3 Pandas統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ) 3.1 Pandas簡(jiǎn)介 3.2 讀寫(xiě)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù) 3.2.1 Pandas讀取文本數(shù)據(jù) 3.2.2 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)框 3.2.3 Pandas讀取excel文件 3.2.4 將數(shù)據(jù)框存儲(chǔ)為excel文件 3.3 數(shù)據(jù)框與數(shù)據(jù)框元素 3.3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)框 3.3.2 查看數(shù)據(jù)框的常用屬性 3.3.3 按行列順序訪問(wèn)數(shù)據(jù)框中的元素 3.3.4 按行列名稱訪問(wèn)數(shù)據(jù)框中的元素 3.3.5 修改數(shù)據(jù)框中的元素 3.3.6 刪除數(shù)據(jù)框中的元素 3.3.7 描述分析數(shù)據(jù)框中的元素 |
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核心課程篇 |
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時(shí)間 |
課程內(nèi)容 |
學(xué)習(xí)平臺(tái) |
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專題講座 |
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8月2日 18:30-22:00 |
主講：馮國(guó)燦教授 主題內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及其應(yīng)用 |
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第一課 ?Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) |
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8月2日 18:30-22:00 |
1.1引言 1.2基本術(shù)語(yǔ) 1.3假設(shè)空間&歸納偏好 2.1經(jīng)驗(yàn)誤差與過(guò)擬合 2.2評(píng)估方法 2.3性能度量 2.4性能度量Python實(shí)現(xiàn) 3.1線性回歸基本形式 3.2線性回歸模型的Python實(shí)現(xiàn) 3.3波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的Python實(shí)現(xiàn) 3.4邏輯回歸介紹 3.5研究生入學(xué)錄取預(yù)測(cè)的Python實(shí)現(xiàn) |
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操作演練/作業(yè) |
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在線答疑 |
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第二課 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
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8月3日 18:30-22:00 |
1單個(gè)神經(jīng)元介紹 2經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作流程演示 4如何修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù).梯度下降 5網(wǎng)絡(luò)工作原理推導(dǎo) 6網(wǎng)絡(luò)搭建準(zhǔn)備 7樣本從輸入層到隱層傳輸?shù)腜ython實(shí)現(xiàn) 8網(wǎng)絡(luò)輸出的Python實(shí)現(xiàn) 9單樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Python實(shí)現(xiàn) 10全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Python實(shí)現(xiàn) 11網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià) 12調(diào)用sklearn實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 |
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第三課 ?TensorFlow 2實(shí)戰(zhàn) |
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8月4日 18:30-22:00 |
1任務(wù)1：構(gòu)建一個(gè)線性模型 1.1TensorFlow介紹 1.2TensorFlow2常用數(shù)據(jù)類型和操作 1.3初始化模型 1.4構(gòu)建損失函數(shù) 1.5模型訓(xùn)練及可視化 1.6使用高階API-Keras 2任務(wù)2：MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 2.1數(shù)據(jù)讀取及探索 2.2交叉熵 2.3模型構(gòu)建及訓(xùn)練 2.4調(diào)用保存好的模型對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè) 3 作業(yè)-鳶尾花分類 |
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第四課 TensorFlow 2深度學(xué)習(xí)原理與實(shí)現(xiàn) |
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8月5日 18:30-22:00 |
1.1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-引言 2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 2.1淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限 2.2卷積操作 2.3卷積操作的優(yōu)勢(shì) 2.4池化及全連接 2.5高維輸入及多filter卷積 2.6實(shí)現(xiàn)卷積操作 2.7實(shí)現(xiàn)池化操作 3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 3.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 3.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)結(jié)構(gòu) 4長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM 4.1LSTM的三個(gè)門 4.2LSTM三個(gè)門的計(jì)算示例 4.3利用RNN&LSTM實(shí)現(xiàn)mnist手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 |
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第五課 圖像處理實(shí)戰(zhàn)：水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能識(shí)別 |
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8月6日 18:30-22:00 |
1.案例背景與目標(biāo) 2.讀取一張圖片數(shù)據(jù) 3.獲取圖片數(shù)據(jù)的像素值矩陣 4.截取圖像的有效區(qū)域 5.水質(zhì)圖像特征-顏色矩 6.三個(gè)顏色矩的Python實(shí)現(xiàn) 7.如何進(jìn)行批量化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 8.自定義函數(shù)獲取指定路徑中的所有圖片名稱 9.處理所有圖片數(shù)據(jù) 10.數(shù)據(jù)處理代碼整理 |
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第六課 計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)：動(dòng)態(tài)人臉智能識(shí)別 |
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8月7日 18:30-22:00 |
1 案例背景及介紹 2人臉識(shí)別流程及實(shí)現(xiàn) 2.1 人臉識(shí)別案例流程 2.2 工程文件說(shuō)明 2.3 人臉采集 2.4 人臉檢測(cè) 2.5 灰度處理 2.6 模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練 2.7 模型測(cè)試 2.8 模型應(yīng)用：調(diào)用電腦攝像頭采集數(shù)據(jù) 2.9 模型應(yīng)用：人臉檢測(cè) 2.10 模型應(yīng)用：模型測(cè)試與展示 3 人臉識(shí)別拓展思考 |
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第七課 綜合實(shí)戰(zhàn)：搭建一個(gè)智能車牌識(shí)別系統(tǒng) |
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8月8日 18:30-22:00 |
1明確項(xiàng)目目標(biāo) 2準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 3照片預(yù)處理 4定位車牌信息 5分割車牌字符 6搭建車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò) 7進(jìn)行模型訓(xùn)練 8模型結(jié)果與評(píng)估 |
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第八課 在線考試 |
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8月9日 |
高級(jí)人工智能應(yīng)用工程師職業(yè)技術(shù)證書(shū)在線考試 |
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會(huì)議嘉賓
（最終出席嘉賓以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
樊老師
廣東泰迪智能科技股份有限公司特聘講師，某國(guó)際銀行大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，Hortonworks授權(quán)Apache Hadoop開(kāi)發(fā)者認(rèn)證培訓(xùn)講師，Hadoop、Mahout技術(shù)實(shí)踐者和研究者；對(duì)Hadoop的MapReduce編程模型有深刻理解，同時(shí)對(duì)Mahout技術(shù)有較深認(rèn)識(shí)，對(duì)Mahout源碼有深入研究，擅于Mahout中數(shù)據(jù)挖掘的K均值聚類算法、貝葉斯分類算法、FP樹(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用；主編《Mahout算法解析與案例實(shí)戰(zhàn)》、《Hadoop數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》、《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘》等圖書(shū)專著；具有電信行業(yè)和銀行業(yè)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)知識(shí)，主持中國(guó)電科院電力大數(shù)據(jù)平臺(tái)、電能量數(shù)據(jù)挖掘與智能分析、客戶服務(wù)智能分析系統(tǒng)等項(xiàng)目。
馮國(guó)燦
博士，中山大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。泰迪杯數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽組委會(huì)委員，中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)會(huì)常務(wù)理事，廣東省工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)， 2000-2002英國(guó)格萊莫根大學(xué)數(shù)字圖像實(shí)驗(yàn)室和布拉德福大學(xué)數(shù)字媒體實(shí)驗(yàn)室做博士后研究員。主要從事模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究，參加主持包括國(guó)家自然科學(xué)基金等科學(xué)基金20多項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇,入選2014-2019愛(ài)思唯爾計(jì)算機(jī)科學(xué)中國(guó)高被引學(xué)者排行榜。
張敏
廣東泰迪智能科技股份有限公司、培訓(xùn)總監(jiān)，從事用戶數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作六年，具有豐富的大數(shù)據(jù)挖掘理論及實(shí)踐培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)分析。精通Python、R語(yǔ)言、Matlab等多種數(shù)據(jù)挖掘工具。擅長(zhǎng)市場(chǎng)發(fā)展情況監(jiān)控、精確營(yíng)銷方面的數(shù)據(jù)挖掘工作。有為南方電網(wǎng)、珠江數(shù)碼等大型企業(yè)長(zhǎng)期提供實(shí)施服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)了電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析及網(wǎng)頁(yè)智能推薦服務(wù)、中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、電信業(yè)務(wù)話單量預(yù)測(cè)、航空公司客戶價(jià)值分析等多個(gè)項(xiàng)目。2017年“泰迪杯數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽教練員培訓(xùn)”主講講師，2018年廣東省Python與深度學(xué)習(xí)技術(shù)師資培訓(xùn)班主講講師，2018年第一/三/五期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用師資研修班主講講師、2019年第一/二/三期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班主講講師，2019年國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽河北、湖南省、甘肅省電力系統(tǒng)培訓(xùn)班主講講師，先后負(fù)責(zé)過(guò)西安理工大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)、廣西師范學(xué)院、廣西科技大學(xué)、閩江學(xué)院、廣東石油化工學(xué)院、上海健康醫(yī)學(xué)院等高校實(shí)訓(xùn)課程及德生科技等企業(yè)內(nèi)訓(xùn)和數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)班的課程。組織、參與編寫(xiě)圖書(shū)《Python編程基礎(chǔ)》、《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》、《R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》等。
律波
廣東泰迪智能科技有限公司高級(jí)數(shù)據(jù)分析工程師，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論功底；精通R、Python、Power BI、Excel等數(shù)據(jù)挖掘分析工具，具有豐富的培訓(xùn)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中發(fā)掘規(guī)律，對(duì)數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，邏輯思維能力強(qiáng)，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法原理的實(shí)現(xiàn)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、決策樹(shù)、貝葉斯等；負(fù)責(zé)“珠江數(shù)碼大數(shù)據(jù)營(yíng)銷推薦應(yīng)用”項(xiàng)目，完成標(biāo)簽庫(kù)的構(gòu)建及產(chǎn)品推薦模型；負(fù)責(zé)“京東電商產(chǎn)品評(píng)論情感分析”項(xiàng)目，完成了評(píng)論數(shù)據(jù)情感評(píng)價(jià)模型、LDA主題模型的構(gòu)建；通過(guò)項(xiàng)目案例的轉(zhuǎn)換；負(fù)責(zé)多個(gè)本科類院校數(shù)據(jù)分析軟件培訓(xùn)和畢業(yè)生數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，先后負(fù)責(zé)廣西科技大學(xué)、閩江學(xué)院、廣東石油化工、韓山師范學(xué)院、廣西師范大學(xué)等數(shù)據(jù)分析軟件培訓(xùn)及實(shí)訓(xùn)等。多次負(fù)責(zé)“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘大賽題目的構(gòu)思和實(shí)現(xiàn)、賽前培訓(xùn)。大數(shù)據(jù)專業(yè)系列圖書(shū)編寫(xiě)委員會(huì)成員，負(fù)責(zé)《R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)挖掘》、《python實(shí)訓(xùn)案例》、《Excel可視化案例》等書(shū)籍編寫(xiě)工作。
楊惠
廣東泰迪智能科技股份有限公司高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，從事人工智能工作多年，擅長(zhǎng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理，熟悉常用深度學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法；精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用數(shù)據(jù)挖掘處理工具。具有豐富的實(shí)踐項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。如“智能聊天客服”項(xiàng)目，“車牌智能識(shí)別”項(xiàng)目，“京東電商產(chǎn)品評(píng)論情感分析”項(xiàng)目，“珠江數(shù)碼大數(shù)據(jù)營(yíng)銷推薦應(yīng)用”項(xiàng)目；“電子商務(wù)網(wǎng)站智能推薦服務(wù)”項(xiàng)目；“基于Seq2Seq注意力模型實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人”項(xiàng)目。具備豐富的培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，曾為多家企業(yè)、院校服務(wù)過(guò)專業(yè)培訓(xùn)工作。如PPV商業(yè)培訓(xùn)、泰迪大數(shù)據(jù)師資培訓(xùn)、珠海城職院數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)；2018年第一、三、五期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用師資研修班主講講師、2019年第一、三、五期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班主講講師，2019年國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽河北省電力系統(tǒng)培訓(xùn)班主講講師。大數(shù)據(jù)專業(yè)系列圖書(shū)編寫(xiě)委員會(huì)成員，負(fù)責(zé)《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》、《R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》、《TensorFlow2深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》、《深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)》等書(shū)籍編寫(xiě)工作。
鄭素鈴
廣東泰迪智能科技股份有限公司特聘講師。從事大數(shù)據(jù)項(xiàng)目研發(fā)工作，對(duì)Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)有較深的研究，熟練掌握Hadoop環(huán)境部署和Hadoop核心計(jì)算框架MapReduce的原理和應(yīng)用。掌握Spark原理及編程，熟練使用Spark的圖計(jì)算Graphx和算法庫(kù)MLlib。對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)HBase以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)Hive有深刻的了解。掌握數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法，熟悉數(shù)據(jù)挖掘流程，具備項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，如“數(shù)睿思網(wǎng)站用戶畫(huà)像研究”和“法律服務(wù)智能推薦系統(tǒng)”項(xiàng)目，在推薦系統(tǒng)方面比較有研究。先后參與了《Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)》、《Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》等圖書(shū)編寫(xiě)工作。
焦正升，廣東泰迪智能科技股份有限公司資深項(xiàng)目研發(fā)工程師、高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)理、高級(jí)軟件開(kāi)發(fā)工程師，擁有7年相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)；致力于信息技術(shù)的應(yīng)用與傳播，信息系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。精通JAVA編程語(yǔ)言，熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流開(kāi)發(fā)框架、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)、VUE數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)漸進(jìn)式框架等主流技術(shù)。參與《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘》、《Hadoop大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》等圖書(shū)的編寫(xiě)。擁有電力、電子政務(wù)、輕工環(huán)保、交通運(yùn)輸?shù)榷囗?xiàng)領(lǐng)域的項(xiàng)目管理研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)為北京市信訪辦研發(fā)的“大數(shù)據(jù)助力智慧信訪”系統(tǒng)獲得第七屆金鈴獎(jiǎng)-公共服務(wù)類"智能決策獎(jiǎng)"。
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深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向） | 學(xué)習(xí)時(shí)間 8月2日-8月9日（每晚18:30-22:00），共計(jì)64學(xué)時(shí) |
證書(shū)頒發(fā)：高級(jí)人工智能應(yīng)用工程師 | 費(fèi)用：2480元（報(bào)名費(fèi)、學(xué)習(xí)費(fèi)、資料費(fèi)、證書(shū)費(fèi)等） |
報(bào)名材料：身份證復(fù)印件、兩寸近期正面免冠彩色半身證件照電子版(要求：背景：白色，格式：JPG，大?。?4-20K)。
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為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消，建議“異地客戶”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后，再安排出行與住宿。
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