人工智能與深度學(xué)習(xí)第一天：人工智能概念與經(jīng)典算法人工智能概念綜述（第一天——1）從一些術(shù)語辨析人工智能人工智能之連接主義的興衰史這次AI的熱潮是怎么來的？圖像處理領(lǐng)域的最新熱點(diǎn)（第一天——2）分類、目標(biāo)檢測與實(shí)例分割風(fēng)格遷移自動駕駛?cè)梭w姿態(tài)識別超分辨率圖像生成語言處理領(lǐng)域的最新熱點(diǎn)（第一天——3）Attention機(jī)制自動構(gòu)建知識圖譜看圖說話預(yù)訓(xùn)練機(jī)制三大經(jīng)典算法（第一天——4）決策樹算法決策樹案例：手術(shù)后駝背的發(fā)生概率聚類算法聚類案例：鳶尾花數(shù)據(jù)的聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則算法關(guān)聯(lián)規(guī)則案例：超市購物籃分析性能評價(jià)指標(biāo)（第一天——5）準(zhǔn)確率；精確率、召回率；F1真陽性率、假陽性率混淆矩陣ROC與AUC案例：

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人工智能之最新自然語言處理技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)課程介紹：自然語言處理(簡稱 NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能研究的一個(gè)重要方向，研究計(jì)算機(jī)和理解和運(yùn)用人類語言進(jìn)行交互的問題，它是集語言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)于一體的綜合學(xué)科。本課程主要介紹了NLP中的常用知識點(diǎn)：分詞、詞法分析、句法分析、向量化方法、經(jīng)典的NLP機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還重點(diǎn)介紹了NLP中最近兩年來基于大規(guī)模語料預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入模型及應(yīng)用。同時(shí)本課程偏重于實(shí)戰(zhàn)，不僅系統(tǒng)地介紹了 NLP的知識點(diǎn)，還講解如何實(shí)際應(yīng)用和開發(fā)，每章節(jié)都有相應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)代碼。課程時(shí)間：4天學(xué)習(xí)對象1.希望從事NLP工作的IT技術(shù)人員、開發(fā)人員等。2.高校、科研院涉及NLP工作

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第一天上午：統(tǒng)計(jì)分析原理從最簡單的案例開始統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)描述性統(tǒng)計(jì)用SPSS實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)的案例回歸分析：線性回歸回歸分析：logistics回歸用SPSS實(shí)現(xiàn)回歸分析的案例可視化工具第一天下午：數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫介紹數(shù)據(jù)庫概述SQL（基本的增、刪、改、查）SQL（稍復(fù)雜的子句或嵌套）基于MySQL的上機(jī)操作SQL語言數(shù)據(jù)倉庫：度量與維度數(shù)據(jù)倉庫：星型模型、雪花模型ETL上機(jī)操作（構(gòu)建一個(gè)cube）第二天上午：數(shù)據(jù)挖掘方法（1）基本概念R語言簡介特征提取決策樹模型用R語言實(shí)現(xiàn)的決策樹案例精確率、召回率與F1監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)第二天下午：數(shù)據(jù)挖掘方法（2）聚類分析用R語言實(shí)現(xiàn)的聚類分析案例關(guān)聯(lián)規(guī)則用R

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計(jì)算機(jī)視覺【課程時(shí)長】3天（7小時(shí)/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言。【課程大綱】（培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時(shí)間內(nèi)容案例實(shí)踐與練習(xí)Day1上午準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備工作決策樹準(zhǔn)備工作（1）概念與術(shù)語Python（Anaconda）的安裝Pycharm的安裝與使用Jupyter Notebook的安裝與使用Tensorflow與pytorch的安裝Opencv、Sklearn工具包的運(yùn)用Python開發(fā)簡介（2）Python的基本語法引入外部包常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義函數(shù)Python中的面向?qū)ο缶幊涛募x寫決策樹（3）分類和預(yù)測熵減過程貪心法ID3與C4.5其他改進(jìn)方法決策樹剪枝案例

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計(jì)算機(jī)視覺【課程簡介】本課程包含計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的的重要概念及常用算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、CNN、GAN等），以及人工智能領(lǐng)域熱點(diǎn)應(yīng)用場景：目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像生成等。通過2天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和動手實(shí)踐，讓學(xué)員能初步邁入深度學(xué)習(xí)和計(jì)算視覺的知識殿堂?！菊n程收益】掌握基于python的視覺分析知識；掌握深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、pytorch等；掌握CV領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法；理解CV領(lǐng)域（目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像生成等）應(yīng)用場景；為學(xué)員的后續(xù)項(xiàng)目應(yīng)用提供針對性的建議?！菊n程特點(diǎn)】本課程力圖理論結(jié)合實(shí)踐，強(qiáng)調(diào)從零開始，重視動手實(shí)踐；課程內(nèi)容以原理講解為根本，以應(yīng)用落地為目標(biāo)。課程

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計(jì)算機(jī)視覺提綱第一天，實(shí)踐環(huán)境搭建案例1、課程簡介2、CPU與GPU3、Anaconda Python安裝4、TensorFlow或TensorFlowGPU的安裝5、pytorch安裝6、OpenCV環(huán)境安裝第一天，計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)概述案例1、計(jì)算機(jī)視覺簡介2、數(shù)字圖像的存儲3、色彩空間4、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的目標(biāo)分類5、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的難點(diǎn)第一天，Python基本語法概述案例1、Python的基本語法2、引入外部包3、常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)4、定義函數(shù)5、Python中的面向?qū)ο缶幊?、文件讀寫7、訪問數(shù)據(jù)庫第一天，CV領(lǐng)域的數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)案例1、數(shù)據(jù)清理2、規(guī)范化3、無標(biāo)簽時(shí)：PCA4、有標(biāo)簽時(shí)：Fi

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