人工智能-深度学习技术培训班（10月北京）已截止报名
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课程时间： 2021-10-28 09:00至 2021-10-31 17:00结束

课程地点：北京会前统一通知周边酒店预订

会议规模：50人

主办单位：中国信息化人才培训中心

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会议介绍
会议内容主办方介绍

人工智能-深度学习技术培训班（10月北京）宣传图

人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，将深刻改变人类社会生活，改变世界，对于实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。为了贯彻落实国务院印发的“新一代人工智能发展规划”精神，推广人工智能技术，中国信息化人才培训中心决定举办 “人工智能-深度学习技术实战培训班”。本次培训班由北京天博信通科技有限公司具体承办，现将有关事宜通知如下：

培训时间及地点

2021年09月23日-09月26日（23日报到）地点：重庆

2021年10月28日-10月31日（28日报到）地点：北京

2021年11月26日-11月29日（26日报到）地点：广州

2021年12月24日-12月27日（24日报到）地点：杭州

培训方式

本培训班重视技术基础，强调实际应用，采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识，获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。

提供实际的应用案例供学员动手实验练。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。

培训对象

1、政府、企业、学校IT相关技术人员；硕士及博士研究生。

2、企业技术总监及相关管理人员；

3、人工智能系统架构师、设计与编程人员；

4、对人工智能技术感兴趣的其他人员。

中国信息化人才培训中心

公开课程：每年超过100场。管理课程以“企业IT架构建设、需求工程、IT项目管理、研发过程改进、IT产品生命周期管理、产品技术创新”等为主；技术课程以“软件架构设计、J2EE框架开发、微软Moss框架开发、网络安全与运维、数据库”等 IT技术。

会议日程（最终日程以会议现场为准）

第一天	第一部分：人工智能基础	1.1　人工智能（AI）概述 1.２　AI研究的主要技术问题 1.３　AI的主要学派 1.４　AI十大应用案例（１）城市公共资源辅助优化配置　（２）临床医疗影像辅助诊断　（３）英语听说考试语音评测　（４）智能供应链设计系统（５）机器翻译（６）智能客服机器人　（７）重点人群身份识别　（８）智能网络视频云服务　（９）人证比对实名认证（１０）工业互联网平台　 1.４　人工智能技术基础１.４.１　搜索与推理技术１.４.２　知识表示
第一天	第二部分：基于知识的人工智能系统及应用	２.１专家系统概念２.２专家系统结构　２.３专家系统开发工具２.４专家系统设计与实际应用　２.４.１计算机故障诊专家系统　　２.４.２基于Web与云计算平台的设备故障诊断专家系统　 2.5 规则引擎与JSR94规范 2.5.1 规则引擎产生背景 2.5.2 规则引擎概念 2.5.3 规则引擎架构 2.5.4 JSR94 规范 --Java规则引擎API 2.5.5 典型规则引擎 2.5.6 规则引擎应用案例（信用卡申请）
第二天	第三部分：知识图谱	3.1 知识图谱概念 3.2 知识图谱与专家系统 3.3 开放知识图谱 3.4 知识的提取、表示、存储与检索 3.5 知识图谱在互联网金融行业的应用 3.6 实验：基于NEO4j的知识图谱应用系统
第二天	第四部分：基于联接的人工智能系统及应用	4.1　神经网络概念 4.2　前馈神经网络算法　 4.3　前馈神经网络设计方法 4.4　前馈神经网络实际应用 4.4.1　基于神经网络的煤矿突水预测系统　　 4.4.2　融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统
第三天	第五部分：基于深度学习的人工智能系统及应用	5.1　机器学习概念 5.2　深度学习概念 5.3　卷积积神经网络 5.4 增强学习 5.5 迁移学习 5.6 生成对抗网络 5.7 主流深度学习框架 5.7.1 TesorFlow 2.4（安装与实例运行） 5.7.2 Keras2.4 （安装与实例运行） 5.7.3 pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验（1）手写体数字识别（2）时装识别（3）情感识别
第三天	第六部分：基于深度学习的目标检测与人脸识别	6.1 目标检测（object detection）概念 6.2 传统的目标检测方法 6.3 基于区域建议(候选框)的目标识别算法 6.3.1 R-CNN 6.3.2 Fast R-CNN 6.3.3 Faster R-CNN 6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络 6.4 YOLO——One-Stage目标检测算法 6.5 SSD与 Retina-Net 6.6 基于ImageAI 的计算机视觉编程库 6.9人脸识别关键技术概述 6.10人脸检测算法 6.10.1 人脸检测算法 MTCNN 6.11 人脸识别算法 - Google FaceNet（2015） 6.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验

会议嘉宾（最终出席嘉宾以会议现场为准）

张璟

博士毕业于西安交通大学电信学院，现为西安理工大学大学计算机学院2级教授，博士生导师，陕西省***专家组专家。

2000年9-12月访问美国密西根大学、日本大学，2012-2019年先后访问美国加州大学圣芭芭拉分校、斯坦福大学、克莱姆森大学、乔治亚理工学院。

曾任西安理工大学计算机学院副院长、陕西省信息化专家组专家、陕西省制造业信息化专家组专家，计算机学院副院长、计算机学科带头人，西北工业大学兼职研究员。1985年以来，主要从事人工智能、因特信息网方面的教学与研究，进行过多个实用人工智能系统、网络与信息系统的规划、设计与开发。主持完成科研项目35项，其中国家863课题6项、陕西省科技攻关项目2项、企业委托项目14项。获省、部级科技奖励6项。

2010年以来，主要从事云计算、大数据、人工智能与深度学习方面的研究开发与教学。曾用人工智能语言Prolog实现计算机故障诊断专家系统；用C语言实现煤矿突水预测神经网络系统；用专家系统工具Jess工具设计企业大数据平台；用tensorflow/Keras/Phtyon 实现手写体数字识别、电影评价情感识别系统，设计股票预测系统，人脸识别系统。

典型人工智能方面的成果：

1.神经网络专家系统理论及其在煤矿水害预测中的应用,1997年12月获机械工业部科技进步三等奖。

2.国家电子类规划教材：人工智能基础，电子工业出版社，2000年3月。（ISBN 7-5053-5725-5/G.489）

3.实时控制神经网络专家系统结构及推理算法，模式识别与人工智能，第8卷第2期（1995年6月）