2018人工智能技术及其应用实战班成都站
时间：2018-06-01 09:00 至 2018-06-04 18:00
地点：成都
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会议内容 主办方介绍
2018人工智能技术及其应用实战班成都站宣传图
一、课程介绍
近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商(电信、移动、联通)等行业的企业。在国内外形成了独具特色的智能产业和智能经济。因此中国信息化人才培训中心决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下：
本课程对业界主流最新的人工智能及其应用实战技术分成基础级、 进阶级、 高级实战三个层次进行系统化地培训, 让学员分成三个阶段深入系统地掌握人工智能技术的应用
1) 第一阶段:人工智能基础级培训内容,让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路, 人工智能的应用案例, 人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。
2) 第二阶段:人工智能进阶级培训内容,让学员掌握人工智能中用到的机器学习方法和深度学习方法,包括有监督学习,无监督学习和半监督学习,以及决策树机器学习、朴素贝叶斯机器学习、神经网络机器学习、深度学习、巻积神经网络和 LSTM神经网络机器学习的算法模型的原理和应用实践操作, 每类算法模型在具体场景中的应用实践。
3) 第三阶段:人工智能高级项目应用培训内容,让学员掌握人工智能的系统平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, Keras深度学习库和 Python Al系统的应用实践,在讲解的同时,由讲师带着学员对人工智能工具安排实践操作, 让学员更突出掌握实战技能。
二、培训时间
2018年05月31日---06月04日（31日全天报到）
三、培训目标
1、通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容
2、让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。
3、让学员掌握人工智能的技术平台应用,重点包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等应用实战,并且通过两三个具体的企业应用实验操作,巩固掌握的 Al技术和平台。
四、培训对象
1、IT工程师2、技术总监3、人工智能架构师4、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员
五、培训方式
定制授课+实战案例训练+互动咨询讨论,共3天
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学, 在讲授原理的过程中, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。
六、师资力量
钟老师,男,博士毕业于中国科学院,获工学博士学位(计算机专业),博士后(虚拟经济与数据科学专业) , 曾在国内某高校和某大型通信企业工作过, 目前在中国科学院某研究所工作,副研究员,高级工程师,项目组长,团队成员十余人。人工智能、大数据系列课程建设与教学专家,新技术课程开发组长。近八年来带领团队主要从事 Python编程、 Al人工智能、深度学习平台的项目实践(Tensorflow、 Keras、 PyTorch、 Caffe、 Theano, CNTK等)、大数据建模分析控掘与机器学习(SPSS, Python, Mahout、 MLlib、 Python、 Oryx、 H20、 FlinkPentahoBl、 SAS、 R等)、大数据管理与高性能分析处理(Hadoop、 Spark、 Storm)、大数据仓库(HIVE)和实时数据仓库(SparkSQL、 Shark), MPP并行数据仓库(Greenplum etc)、NoSQL与NewSQL分布式数据库(HBase、 MongoDB、 Cassandra etc)、(移动)电子商务平台、大数据搜索平台(ElasticSearch、 Solr、 Lucene等)、云计算与虚拟化(0penStack, VMware, XenServer, CloudStack, KVM, Docker, SaaS服务)、云存储系统、 Swift对象存储系统、网络GIS 地图服务器、 互联网+在线教育云平台方面的项目研发与管理工作。
七、颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
1.工业和信息化部颁发的-人工智能与深度学习证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
注：请学员带二寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。
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北京中科软培科技有限公司
中科软培主要从事IT方向的前沿技术培训，本着为用户创造真正价值，围绕以用户为中心的价值观不断探索，在机器学习，深度学习，大数据、R语言、虚拟现实、增强现实等领域形成了完善的课程体系。学以致用，全部课程均已实战为主，采用理论与实战相结合的方式，实用的课程设计、精心施教的专家团队、严格的教学把关、细心周到的后期咨询，赢得众多客户的好评。
会议日程
（最终日程以会议现场为准）
内容模块 | 课程介绍 | ||
模块一 | 人工智能基础、技术及其体系 | 1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定义、起源、用途 2.人工智能的发展历程与脉络 3.人工智能的国家政策解读 4.人工智能的技术体系 5.人工智能的技术框架 | |
模块二 | 人工智能的问题求解及技术实现 | 6.人工智能领域的经典问题和求解方式 7.机器学习模型和推理符号模型 8.人工智能和大数据 9.人工智能和机器学习 10.人工智能和深度学习 | |
模块三 | 人工智能的学习方式 | 11.有监督学习训练 12.无监督学习训练 13.半监督学习训练 | |
模块四 | 人工智能的行业应用与发展 | 14.人工智能的行业图谱和行业发展割析 15.人工智能结合大数据的行业应用案例 16.人工智能在“互联网+”领域的应用 17.人工智能在制造业领域的应用 18.人工智能在金融、消费领域的应用 | |
模块五 | 部署人工智能实验平台 | 19.部署人工智能实验操作软件和环境 20.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性 21.熟悉实验资料和实验环境 | |
模块六 | 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(1) | 22.人工智能领域的四大类经典算法模型 23.神经网络机器学习算法模型及其应用 24.决策树算法模型及其应用 25.关联分析算法模型及其应用 26.聚类分析算法模型及其应用 27.深度学习算法模型及应用 28.CNN卷积神经网络算法模型及应用 | |
模块七 | 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(2) | 29.朴素贝叶斯算法模型及其应用 30.逻辑回归算法模型及其预测应用 31.LSTM深度学习库的应用 32.Python机器学习库的应用 33.Python Scikit-learn算法库的使用讲解 | |
模块八 | 人工智能和机器学习的实验操作 | 34.Python Scikit_learn算法库的实战操作 35.利用 Python语言编程,实现分类预测项目 36.实验要求准确率、召回率、误差等指标 | |
模块九 | TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1) | 37.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述 38.TensorFlow深度学习平台的工作机制和系统架构 39.TensorFlow的安装、部署、配置和使用 40.TensorFlow的应用场景和应用案例 | |
模块十 | TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(2) | 41.TensorFlow CNN应用操作 42.TensorFlow LSTM应用操作 43.TensorFlow在图像识别的实验操作 44.基于TensorFlow的可视化工具：Tensorboard简介 45.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作 46.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作 | |
模块十一 | Keras人工智能平台应用实践 | 47.业界常用的AI平台：Keras人工智能平台架构 48.Keras Al平台的部署与配置 49.Keras技术实现与工作机制 50.Keras实验操作 | |
模块十二 | 项目实践 | 51.利用学过的知识，使用Python编程实现基本的人脸识别或讲师布置的AI实验项目 52.讲师提供项目指导手册,带着学员完成,学员独立完成后,讲师答疑 | |
模块十三 | 培训内容综合、 应用完整实践与咨询讨论 | 53.根据讲师布置的实际应用案例, 开展人工智能和大数据完整项目部署设计和应用开发实践、 应用实施以及解决方案分享咨询与交流讨论 | |
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