人工智能：機器學習和深度學習+機器學習和深度學習之實戰(zhàn)進階加深（北京，3月17-21日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓網(wǎng) www.mdpxb.com 中國培訓資訊網(wǎng) www.e71edu.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓日期】2020年3月17-21日
【培訓地點】北京
【培訓對象】架構(gòu)師、分析師、項目經(jīng)理、高級程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發(fā)的技術人員。

【課程背景】
在國家發(fā)展的新時代，產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略已經(jīng)向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)移，從而迎接全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的重大機遇和挑戰(zhàn)，在這個過程中，人工智能異軍突起，成為新時代的創(chuàng)新突破口。由于人工智能技術的領域普遍性，大批在第一線工作的技術人員需要更新知識，學習人工智能理論與實踐，從而在自己的領域中實現(xiàn)跨越式創(chuàng)新。
實戰(zhàn)進階加深是在“人工智能：機器學習和深度學習”的基礎上，進一步深入學習和實戰(zhàn)，從理論和實踐兩方面提升學員人工智能產(chǎn)品的研發(fā)能力。由完整的案例加上具體實現(xiàn)驅(qū)動，針對每一個專題，描述案例場景，把知識揉進具體實現(xiàn)過程，通過分析、改進、實現(xiàn)、總結(jié)歸納的循環(huán)，建立更加深入完整的知識和能力結(jié)構(gòu)。這些知識和能力，對于研發(fā)更多領域的人工智能產(chǎn)品來說，具有很高的萃取價值。

【培訓目的】
1、深層次掌握人工智能理論，尋求人工智能研發(fā)的突破口，探知核心的秘密。
2、理論應用于實際項目，不只是了解，更在于掌握。
3、以實踐為導向，萃取案例精化，加深理論知識，提高研發(fā)能力。
4、把握人工智能的新應用，理解人工智能領域發(fā)展趨勢。
5、一個交流探討的高級別平臺。

【培訓要點】
隨著國家在人工智能領域的戰(zhàn)略布局，人工智能已經(jīng)應用于各個方面：專家系統(tǒng)、自動推理、圖像識別、模式識別、語音識別、自然語言理解、指紋識別、人臉識別、無人駕駛、推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡、計算機視覺、智能機器人等。但是，有沒有一種方法能迅速把握精髓，從而更快的進入人工智能的廣闊天地呢？
本次培訓采用深入理論+淺出實踐，實戰(zhàn)進階加深相結(jié)合的模式，在理論上，精選最關鍵最重要的理論，為進一步獲取相關知識打下基礎。在實踐上，精選目前比較有啟發(fā)性的案例并進行加深，既幫助我們理解理論，更能幫助我們開闊思路，為研發(fā)相關領域的人工智能系統(tǒng)，提供一條思考脈絡。

【課程大綱】
第一講 人工智能簡介
1.1 什么是人工智能
1.2 為什么要人工智能
1.3 人工智能的發(fā)展簡史
1.4 人工智能的現(xiàn)實案例舉例
第二講 最優(yōu)分類面和支持向量機
2.1 什么是最優(yōu)分類面
2.2 支持向量機的本質(zhì)是什么
2.3 支持向量機在線性不可分時怎么辦
2.4 支持向量機中核函數(shù)如何選擇
2.5 支持向量機在車牌識別中的應用案例
第三講 決策樹
31 什么是非數(shù)值特征
3.2 為什么要引入決策樹
3.3 如何設計決策樹
3.4 如何構(gòu)造隨機森林
3.5 決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應用案例
第四講 深度學習之始：人工神經(jīng)網(wǎng)絡
4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計動機是什么
4.2 單個神經(jīng)元的功能
4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法
4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡中需要注意的問題
4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在表情識別、流量預測中的應用案例
第五講 深度學習中的技巧和注意事項
5.1 深度學習中過學習問題的處理
5.2 如何選擇損失函數(shù)
5.3 如何并行化
5.4 如何解決深度學習中梯度消失問題
5.5 如何選擇激勵函數(shù)
5.6 權(quán)值衰減、Dropout以及新的網(wǎng)絡架構(gòu)
第六講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
6.1 卷積以及卷積網(wǎng)絡的概念
6.2 為什么在使用卷積網(wǎng)絡
6.3 卷積網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)設計
6.4 卷積網(wǎng)絡在圍棋中的應用
6.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別中的應用案例
第七講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
7.1 為什么要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
7.2 1-of-N編碼
7.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹
7.4 長短期記憶網(wǎng)絡
7.5 長短期記憶網(wǎng)絡在自然語言處理中的應用案例
第八講 人工智能未來展望
8.1 監(jiān)督學習中的新應用
8.2 強制學習中的新應用
8.3 非監(jiān)督學習中的新應用
8.4 DeepMind介紹
第九講 使用支持向量機進行車牌識別
第十講 使用深度學習進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理
第十一講 機器學習項目進階加深：實現(xiàn)與改進
1，支持向量機實現(xiàn)車牌識別：案例實現(xiàn)與分析改進
■車牌數(shù)據(jù)預處理以及要注意的問題
■特征提取及特征選擇
■單特征識別模型搭建
■特征融合實現(xiàn)、改進及注意的問題
■實現(xiàn)車牌識別全流程自動化的關鍵改進
2，決策樹實現(xiàn)銀行客戶貸款風險預測：案例實現(xiàn)與分析改進
■決策樹的模型搭建
■如何選擇決策樹的分裂屬性以及深層次思考
■如何根據(jù)測試結(jié)果進行決策樹的優(yōu)化
■決策樹中的剪枝實現(xiàn)
■隨機森林的實現(xiàn)及注意事項
3，討論互動：學員提出問題并進行相互討論
4，案例總結(jié)：萃取案例中的經(jīng)驗并進行推廣應用
第十二講 深度學習項目進階加深：實現(xiàn)與改進
1，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)人臉識別：案例實現(xiàn)與分析改進
網(wǎng)絡搭建
■如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)調(diào)整（逐步講解與分析）
■如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整（逐步講解與分析）
■最終的參數(shù)如何確定（不在是混亂嘗試，而是深層次理解參數(shù)的含義）
2，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)手寫體識別：案例實現(xiàn)與分析改進
■網(wǎng)絡搭建（注意與人臉識別案例的對比）
■如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)調(diào)整（注意與人臉識別案例的對比）
■如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整（注意與人臉識別案例的對比）
■最終的參數(shù)如何確定（注意與人臉識別案例的對比）
3，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)客戶評價分類：案例實現(xiàn)與分析改進
■網(wǎng)絡搭建
■如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)調(diào)整
■如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整
■最終的參數(shù)如何確定
4，討論互動：學員提出問題并進行相互討論
5，案例總結(jié)：萃取案例中的經(jīng)驗并進行推廣應用

【講師介紹】
司老師,曼頓培訓網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。 清華大學博士，人工智能方面專家，在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍，在機器學習和模式識別領域頂級期刊IEEE TPAMI等期刊發(fā)表多篇論文，擁有5個中國專利和1個美國專利，是人工智能、深度學習、機器學習和圖像處理和模式識別領域的實戰(zhàn)派專家。

【費用及報名】
1、費用：培訓費9680元（含培訓費、講義費）；如需食宿，會務組可統(tǒng)一安排,費用自理。
2、報名咨詢：4006820825 010-56129138 56028090 13810210257 鮑老師
3、報名流程：電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓確認函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網(wǎng)站，查詢最新課程
5、詳細資料請訪問北京曼頓培訓網(wǎng)：www.mdpxb.com (每月在全國開設四百多門公開課，歡迎報名學習)

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