培訓(xùn)時(shí)間：

人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

  時(shí)間地點(diǎn)：
2025年05月26-29日 西安
2025年08月24-27日 北京
2025年10月26-29日 成都

  培訓(xùn)費(fèi)用：8800元

  贈送積分：8800

    服務(wù)電話：010-82593357

人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用詳細(xì)內(nèi)容

人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

培訓(xùn)方式

專家面授      在線直播      精品錄播

課程信息

課程時(shí)長

4天*6小時(shí)

面授+直播

+視頻回放

面授

地點(diǎn)時(shí)間

西安

5月26-29日

北京

8月24-27日

成都

10月26-29日

直播時(shí)間

面授同步直播

面授同步直播

面授同步直播

增值服務(wù)

提供視頻回放免費(fèi)學(xué)習(xí)一年

學(xué)習(xí)平臺

PC端：https://it.zpedu.com/      移動端APP：IT云課

課程背景

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等。

 


課程簡介

中培偉業(yè)特邀相關(guān)領(lǐng)域權(quán)威專家精心打造了“人工智能實(shí)踐項(xiàng)目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用”課程，并定期開展公開課。本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析，并結(jié)合實(shí)際案例分析，探討深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、知識圖譜的應(yīng)用場景。給相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

培訓(xùn)收益

通過展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員獲得：

1. 理論知識與技能提升——深化理論理解、掌握實(shí)踐技能、培養(yǎng)問題解決能力；

2. 行業(yè)洞察與經(jīng)驗(yàn)積累——了解行業(yè)應(yīng)用趨勢，積累項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，拓展行業(yè)人脈資源；

3. 創(chuàng)新思維與能力培養(yǎng)——激發(fā)創(chuàng)新靈感，培養(yǎng)批判性思維，提升綜合創(chuàng)新能力；

4. 職業(yè)發(fā)展與競爭力提升——增強(qiáng)就業(yè)競爭力，適應(yīng)職業(yè)發(fā)展需求，助力職業(yè)轉(zhuǎn)型與晉升。

帶你一課打通人工智能實(shí)用技能

機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

圖像識別

人工智能的核心

涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識

重點(diǎn)講解實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容

實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑

掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識

系統(tǒng)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)進(jìn)階知識

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識別

一般物體的圖像識別

Open CV與圖像識別

知識圖譜

GYM與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

基于DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

知識圖譜的起源

知識圖譜典型案例分享

詳細(xì)講解知識存儲

Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲

與檢索案例分析

GYM安裝與游戲獎罰

強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹

馬爾科夫性質(zhì)與決策過程

SARSA 算法

蒙特卡洛多步采樣

CartPole

Q-Table

爬山算法

DQN 強(qiáng)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DQN原理分析

強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型

培訓(xùn)對象

? 政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員；

? 高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生；

? 人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師與編程人員；

? 企業(yè)管理人員、技術(shù)主管、產(chǎn)品經(jīng)理及決策者。

 

中培優(yōu)勢

老牌機(jī)構(gòu)

19年企業(yè)IT培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，30+國內(nèi)外資質(zhì)授權(quán)，助力130萬+IT人成長

師資雄厚

認(rèn)證講師資質(zhì)，教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富，真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，突破瓶頸快提升

通關(guān)無憂

5W+精準(zhǔn)題庫，官方教材、自研講義、模擬考試等多重通關(guān)保障

班型多樣

面授、直播、精品錄播、定制企業(yè)內(nèi)訓(xùn)，全國循環(huán)開班，隨報(bào)隨學(xué)

平臺專業(yè)

支持PC、APP端使用，滿足多樣化學(xué)習(xí)需求，更靈活更便捷

服務(wù)保障

社群共學(xué)、促學(xué)、專家答疑，報(bào)名、考試、取證、續(xù)證一站式服務(wù)

課程大綱

日程

主題

內(nèi)容

第一天

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)過程

2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式

3. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)步驟

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的要點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

1. 分類

2. 回歸

3. 時(shí)間序列分析

4. 關(guān)聯(lián)分析

5. 聚類與降維

第二天

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1. 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2. 激活函數(shù)的點(diǎn)火機(jī)制

3. Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化

4. 梯度下降法

5. 簡單感知機(jī)

6. 多層感知機(jī)

7. Tensorflow實(shí)現(xiàn)感知機(jī)

8. Keras實(shí)現(xiàn)感知機(jī)

9. PyTorch實(shí)現(xiàn)感知機(jī)

深度學(xué)習(xí)進(jìn)階

1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2. 誤差反向傳播

3. 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4. Fashion-MNIST圖像識別

5. TensorFlow構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型

6. Keras構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型

7. PyTorch構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識別

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

2. 基于TensorFlow構(gòu)建CNN

3. 基于Keras構(gòu)建CNN

4. 基于PyTorch構(gòu)建CNN

第三天

一般物體的圖像識別

1. 多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹

2. CNN識別普通物體的結(jié)構(gòu)

3. 基于TensorFlow+CNN構(gòu)建物體識別模型

4. 基于Keras+CNN構(gòu)建物體識別模型

5. 基于PyTorch+CNN構(gòu)建物體識別模型

6. 模型調(diào)優(yōu)提高物體識別精度

YOLO與目標(biāo)識別

1. YOLO介紹與版本安裝

2. 基于YOLO物體檢測

3. Labelimg物體標(biāo)注

4. 目標(biāo)檢測與檢測結(jié)果保存

GYM與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1. GYM安裝與游戲獎罰設(shè)置

2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的與眾不同

3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過程

4. SARSA 算法介紹與推導(dǎo)

5. 蒙特卡洛多步采樣

知識圖譜的存儲與檢索

1. 知識圖譜數(shù)據(jù)庫

2. 知識圖譜存儲方法

3. 基于Neo4j的知識存儲實(shí)踐

4. 開源知識存儲工具理論與實(shí)踐

第四天

注意力機(jī)制

1. 點(diǎn)積注意力機(jī)制

2. 編碼與解碼注意力

3. 注意力機(jī)制中的Q、K、V

4. 自注意力與多頭注意力

TransFormer架構(gòu)解析

1. 各種注意力的應(yīng)用

2. 編碼器輸入與位置編碼

3. 編碼器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

4. 訓(xùn)練自己的TransFormer模型

Hugging Face平臺介紹與使用

1. Hugging Face 平臺簡介與生態(tài)系統(tǒng)

2. Hugging Face 數(shù)據(jù)集庫

3. Transformers 庫的使用

4. 模型部署與推理 API

講師團(tuán)隊(duì)

劉老師 西安郵電學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)

擁有十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，十年企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

王老師 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士

近10年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開發(fā)工作，6年新東方、中國移動、中興能源和中培教育培訓(xùn)講師經(jīng)驗(yàn)，參與國家級氣象軟件工程規(guī)范制定工作，對軟件技術(shù)演變歷史和趨勢有深入體驗(yàn)，現(xiàn)任某軟件科技公司CEO。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，知識圖譜，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。

覃老師 上海大學(xué)物理學(xué)碩士

創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。

收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

8800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、考試費(fèi)、平臺費(fèi)、資料費(fèi)、視頻回放、證書、發(fā)票等費(fèi)用）。


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主題
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