AI人工智能技術及其應用實戰培訓

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課程大綱

模塊一：人工智能基礎、技術及其體系
1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定義、起源、用途
2.人工智能的發展歷程與脈絡
3.人工智能的國家政策解讀
4.人工智能的技術體系
5.人工智能的技術框架

模塊二：人工智能的問題求解及技術實現
6.人工智能領域的經典問題和求解方式
7.機器學習模型和推理符號模型
8.人工智能和大數據
9.人工智能和機器學習
10.人工智能和深度學習

模塊三：人工智能的學習方式
11.有監督學習訓練
12.無監督學習訓練
13.半監督學習訓練

模塊四：人工智能的行業應用與發展
14.人工智能的行業圖譜和行業發展割析
15.人工智能結合大數據的行業應用案例
16.人工智能在“互聯網+”領域的應用
17.人工智能在制造業領域的應用
18.人工智能在金融、消費領域的應用

模塊五：部署人工智能實驗平臺
19.部署人工智能實驗操作軟件和環境
20.運行講師提供的人工智能簡単示例驗證環境的準確性
21.熟悉實驗資料和實驗環境

模塊六：人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1)
22.人工智能領域的四大類經典算法模型
23.神經網絡機器學習算法模型及其應用
24.決策樹算法模型及其應用
25.關聯分析算法模型及其應用
26.聚類分析算法模型及其應用
27.深度學習算法模型及應用
28.CNN卷積神經網絡算法模型及應用

模塊七：人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(1)
22.人工智能領域的四大類經典算法模型
23.神經網絡機器學習算法模型及其應用
24.決策樹算法模型及其應用
25.關聯分析算法模型及其應用
26.聚類分析算法模型及其應用
27.深度學習算法模型及應用
28.CNN卷積神經網絡算法模型及應用

模塊八：人工智能機器學習的算法模型的應用實踐(2)
29.樸素貝葉斯算法模型及其應用
30.邏輯回歸算法模型及其預測應用
31.LSTM深度學習庫的應用
32.Python機器學習庫的應用
33.Python Scikit-learn算法庫的使用講解

模塊九：人工智能和機器學習的實驗操作
34.Python Scikit_learn算法庫的實戰操作
35.利用 Python語言編程,實現分類預測項目
36.實驗要求準確率、召回率、誤差等指標

模塊十：TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1)
37.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述
38.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統架構
39.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
40.TensorFlow的應用場景和應用案例

模塊十一：TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2)
41.TensorFlow CNN應用操作
42.TensorFlow LSTM應用操作
43.TensorFlow在圖像識別的實驗操作
44.基于TensorFlow的可視化工具：Tensorboard簡介
45.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作

模塊十二：Keras人工智能平臺應用實踐
47.業界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構
48.Keras Al平臺的部署與配置
49.Keras技術實現與工作機制
50.Keras實驗操作

模塊十三：項目實踐
51.利用學過的知識，使用Python編程實現基本的人臉識別或講師布置的AI實驗項目
52.講師提供項目指導手冊,帶著學員完成,學員獨立完成后,講師答疑

模塊十四：培訓內容綜合、 應用完整實踐與咨詢討論
53.根據講師布置的實際應用案例, 開展人工智能和大數據完整項目部署設計和應用開發實踐、 應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論