2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)班成都站
時間：2018-06-01 09:00 至 2018-06-04 18:00
地點：成都
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首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會議 > 2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)班成都站 更新時間：2018-05-30T14:34:42
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2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)班成都站 已截止報名會議時間： 2018-06-01 09:00至 2018-06-04 18:00結束 會議地點： 成都 成都瑞思博雅酒店 成都市青羊區(qū)三道街48號 周邊酒店預訂 會議規(guī)模：100人 主辦單位： 北京中科軟培科技有限公司 |
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會議通知
會議內(nèi)容 主辦方介紹
2018人工智能技術及其應用實戰(zhàn)班成都站宣傳圖
一、課程介紹
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(wǎng)企業(yè)(如電商企業(yè)、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)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(nèi)外形成了獨具特色的智能產(chǎn)業(yè)和智能經(jīng)濟。因此中國信息化人才培訓中心決定舉辦 “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
1) 第一階段:人工智能基礎級培訓內(nèi)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(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)品的應用解決方案 。
2) 第二階段:人工智能進階級培訓內(nèi)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)督學習,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(jīng)網(wǎng)絡機器學習、深度學習、巻積神經(jīng)網(wǎng)絡和 LSTM神經(jīng)網(wǎng)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。
3) 第三階段:人工智能高級項目應用培訓內(nèi)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。
二、培訓時間
2018年05月31日---06月04日（31日全天報到）
三、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(nèi)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(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)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。
四、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
五、培訓方式
定制授課+實戰(zhàn)案例訓練+互動咨詢討論,共3天
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 。
六、師資力量
鐘老師,男,博士畢業(yè)于中國科學院,獲工學博士學位(計算機專業(yè)),博士后(虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學專業(yè)) , 曾在國內(nèi)某高校和某大型通信企業(yè)工作過, 目前在中國科學院某研究所工作,副研究員,高級工程師,項目組長,團隊成員十余人。人工智能、大數(shù)據(jù)系列課程建設與教學專家,新技術課程開發(fā)組長。近八年來帶領團隊主要從事 Python編程、 Al人工智能、深度學習平臺的項目實踐(Tensorflow、 Keras、 PyTorch、 Caffe、 Theano, CNTK等)、大數(shù)據(jù)建模分析控掘與機器學習(SPSS, Python, Mahout、 MLlib、 Python、 Oryx、 H20、 FlinkPentahoBl、 SAS、 R等)、大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理(Hadoop、 Spark、 Storm)、大數(shù)據(jù)倉庫(HIVE)和實時數(shù)據(jù)倉庫(SparkSQL、 Shark), MPP并行數(shù)據(jù)倉庫(Greenplum etc)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(HBase、 MongoDB、 Cassandra etc)、(移動)電子商務平臺、大數(shù)據(jù)搜索平臺(ElasticSearch、 Solr、 Lucene等)、云計算與虛擬化(0penStack, VMware, XenServer, CloudStack, KVM, Docker, SaaS服務)、云存儲系統(tǒng)、 Swift對象存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡GIS 地圖服務器、 互聯(lián)網(wǎng)+在線教育云平臺方面的項目研發(fā)與管理工作。
七、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)和信息化部頒發(fā)的-人工智能與深度學習證書。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(jù)。
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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北京中科軟培科技有限公司
中科軟培主要從事IT方向的前沿技術培訓，本著為用戶創(chuàng)造真正價值，圍繞以用戶為中心的價值觀不斷探索，在機器學習，深度學習，大數(shù)據(jù)、R語言、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等領域形成了完善的課程體系。學以致用，全部課程均已實戰(zhàn)為主，采用理論與實戰(zhàn)相結合的方式，實用的課程設計、精心施教的專家團隊、嚴格的教學把關、細心周到的后期咨詢，贏得眾多客戶的好評。
會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準）
內(nèi)容模塊 | 課程介紹 | ||
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)展歷程與脈絡 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 | |
模塊二 | 人工智能的問題求解及技術實現(xiàn) | 6.人工智能領域的經(jīng)典問題和求解方式 7.機器學習模型和推理符號模型 8.人工智能和大數(shù)據(jù) 9.人工智能和機器學習 10.人工智能和深度學習 | |
模塊三 | 人工智能的學習方式 | 11.有監(jiān)督學習訓練 12.無監(jiān)督學習訓練 13.半監(jiān)督學習訓練 | |
模塊四 | 人工智能的行業(yè)應用與發(fā)展 | 14.人工智能的行業(yè)圖譜和行業(yè)發(fā)展割析 15.人工智能結合大數(shù)據(jù)的行業(yè)應用案例 16.人工智能在“互聯(lián)網(wǎng)+”領域的應用 17.人工智能在制造業(yè)領域的應用 18.人工智能在金融、消費領域的應用 | |
模塊五 | 部署人工智能實驗平臺 | 19.部署人工智能實驗操作軟件和環(huán)境 20.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環(huán)境的準確性 21.熟悉實驗資料和實驗環(huán)境 | |
模塊六 | 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1) | 22.人工智能領域的四大類經(jīng)典算法模型 23.神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習算法模型及其應用 24.決策樹算法模型及其應用 25.關聯(lián)分析算法模型及其應用 26.聚類分析算法模型及其應用 27.深度學習算法模型及應用 28.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型及應用 | |
模塊七 | 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2) | 29.樸素貝葉斯算法模型及其應用 30.邏輯回歸算法模型及其預測應用 31.LSTM深度學習庫的應用 32.Python機器學習庫的應用 33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解 | |
模塊八 | 人工智能和機器學習的實驗操作 | 34.Python Scikit_learn算法庫的實戰(zhàn)操作 35.利用 Python語言編程,實現(xiàn)分類預測項目 36.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標 | |
模塊九 | TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1) | 37.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述 38.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統(tǒng)架構 39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用 40.TensorFlow的應用場景和應用案例 | |
模塊十 | TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2) | 41.TensorFlow CNN應用操作 42.TensorFlow LSTM應用操作 43.TensorFlow在圖像識別的實驗操作 44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡介 45.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作 46.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作 | |
模塊十一 | Keras人工智能平臺應用實踐 | 47.業(yè)界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構 48.Keras Al平臺的部署與配置 49.Keras技術實現(xiàn)與工作機制 50.Keras實驗操作 | |
模塊十二 | 項目實踐 | 51.利用學過的知識，使用Python編程實現(xiàn)基本的人臉識別或講師布置的AI實驗項目 52.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 | |
模塊十三 | 培訓內(nèi)容綜合、 應用完整實踐與咨詢討論 | 53.根據(jù)講師布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數(shù)據(jù)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與交流討論 | |
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會議嘉賓
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會議門票 場館介紹
培訓費：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。
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