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首页 > 培训课程 > 学术/科研培训 > 全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期 更新时间:2021-02-24T11:24:27

全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期
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全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期 已截止报名

课程时间: 2021-03-28 09:00至 2021-03-30 18:00结束

课程地点: 线上活动 

会议规模:50人

主办单位: 北京盛世元鸿职业技能教培中心

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期

        全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期宣传图

        中 国 管 理 科 学 研 究 院 职 业 教 育 研 究 所

        全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期

        各企事业单位、高等院校及科研院所:

        为进一步推动大数据、人工智能技术的发展与进步,帮助更多企事业单位、高校培养大数据与人工智能专业人才,为此北京盛世元鸿职业技能教培中心特邀人工智能学术和机器学习研发领域一线专家共同举办此次“Python与人工智能(AI)案例实践”将于2021年3月26日-28日在腾讯会议直播方式与各界人士进行教学交流!协同中国管理科学研究院职业教育研究所联合主办

        欢迎人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、本科生、工程师及有志于python、机器学习、深度学习研究的从业者参加。具体事宜如下:

        主办单位:北京盛世元鸿职业技能教培中心                

        协办单位:北京非凡睿诚教育咨询中心   

        时间:2021年3月28日—2021年3月30日   地点:线上授课(腾讯会议直播)

        课程优势:

        ①报名一次后期可免费参加相同内容课程,直到学会为止   ②建立微群,可随时咨询培训老师问题

        ③免费提供后期技术指导工作                                           ④学生报名优惠,组团报名优惠

        ⑤可根据学员想学习的内容讲解                                       ⑥三天全程视频可录制发给参课学员

        培训目标

        1:掌握机器学习的思维方式和关键技术及算法;2:掌握人工智能程序编程,包括Python基础使用,科学计算包numpy使用、绘图工具包使用;3:了解机器学习和深度学习在当前工业界的落地应用;

        4:掌握Tensorflow框架在卷积神经网络、长短时记忆网络、循环神经网络等应用技巧与细节分析;

        5:能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,能开发出一些实际的应用项目并运用 Python进行机器学习与深度学习的研究工作。

        参会对象

        全国各省市从事人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等相关企事业单位的科研技术人员,各省市大学相关专业的老师、研究生、本科生、工程师及有关于Python、机器学习、深度学习研究的从业者!

        查看更多

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        Python与人工智能(AI)——课程大纲

        时间

        大章节

        小章节

        第一天

        一、人工智能与机器学习基础

        1.人工智能概述   

        2.机器学习概述

        3.机器学习算法应用分析

        二、python基础学习

        1.print使用        2.运算符和变量

        3.循环           4.列表元组字典

        5.if条件          6.函数

        7.模块           8.类的使用

        9.input用法        10.文件读写

        11.异常处理

        三、.科学计算包numpy使用学习

        1.numpy的属性

        2.创建array

        3.numpy的运算

        4:随机数生成以及矩阵的运算

        5.numpy的索引

        6.array合并

        7.array分割

        四、绘图工具包matplotlib学习

        1.基础用法

        2.figure图像

        3.设置坐标轴

        4.legend图例

        5.scatter散点图

        五、回归算法

        1.一元线性回归     

        2.代价函数   

        3.梯度下降法     

        4.sklearn一元线性回归应用

        5.多元线性回归   

        6.sklearn多元线性回归应用

        案例:葡萄酒质量和时间的关系

        六、KNN分类算法

        1.KNN分类算法介绍   

        2.KNN分类算法应用   

        3.KNN实现

        案例:鸢尾花分类

        七、决策树算法

        1.决策树算法介绍

        2.熵的定义

        3.决策树算法与应用实现

        案例:用户购买行为预测

        第二天

        八、K-means聚类算法

        1.K-means算法介绍   

        2.K-means算法应用

        3.K-means算法实际应用案例

        案例:NBA球队实力聚类分析

        九、集成算法与随机森林

        1.Bagging算法介绍

        2.随机森林建模方法

        3.Adaboost算法介绍

        4.Stacking算法介绍

        5.Voting算法介绍

        6.案例:泰坦尼克号船员获救预测项目

        十、天气预测项目

        1.数据特征分析

        2.特征处理

        3.模型搭建

        4.模型调参

        十一、深度学习基础-神经网络介绍

        1.人工神经网络发展史

        2.单层感知器

        3.激活函数,损失函数和梯度下降法

        4.BP算法介绍

        案例:BP算法解决手写数字识别问题

        十二、Tensorflow基础应用

        1.Mnist数据集合Softmax讲解

        2.使用BP神经网络搭建手写数字识别

        3.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

        4.过拟合,正则化,Dropout

        5.各种优化器Optimizer

        第三天

        十三、卷积神经网络CNN应用

        1.CNN卷积神经网络

        2.卷积层、池化层(均值池化、最大池化)

        3.CNN手写数字案例

        十四、长短时记忆网络LSTM应用

        1.RNN循环神经网络

        2.长短时记忆网络LSTM

        3.LSTM应用案例

        十五、使用VGG16模型与Inception模型完成场景分类

        1.数据准备

        2.数据增强

        3.模型搭建

        4.模型训练

        5.结果测试

        十六、自然语言处理技术介绍

        1. word2vec介绍

        2.Transformer模型介绍

        3.Self-Attention机制介绍

        4.多头注意力机制介绍

        5..Bert模型介绍

        十七、自然语言处理项目实战

        1.用CNN训练一个新的文本分类模型

        2.用LSTM训练一个新的文本分类模型

        3.用Bert训练一个新的文本分类模型

        十八、目标检测模型介绍

        1.目标检测项目介绍

        2.R-CNN模型介绍

        3.SPPNET模型介绍

        4.Fast-RCNN模型介绍

        5.Faster-RCNN模型介绍

        十九、目标检测模型实战

        1.项目安装配置环境

        2.准备数据集

        3.使用训练好的目标检测模型进行预测

        4.用自己的数据训练新的目标检测模型

         

        二十、辅助课程

        1、针对性解决学员疑难问题进行答疑讨论

        2、建立微群交流

        3. 配备深度学习电子版教材

         

         

        查看更多

        会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        主讲专家

        AI创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

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        参会指南

        会议门票


        参会费用及证书认证

        A: 统一收费:3900元/人(含培训费、证书认证费、资料费、指导费、发票费)颁发:北京盛世元鸿职业技能教培中心颁发“人工智能技术开发工程师”证书

        B: 统一收费:4300元/人(含培训费、资料费、指导费、证书认证及发票费)颁发:中国管理科学研究院职业教育研究所颁发“Python算法工程师”证书

        注:该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。申报资料:请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明(学生证、毕业证、学位证都可)电子版即可。费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件;如需开具会议费的学员请联系会务老师要会议通知;

        专项优惠政策(优惠不可同时享有)

        ①3月19日前报名缴费优惠100/人

        ②学生报名可享有优惠200/人

        ③同三人及以上可优惠300/人

        ④参加线上课程,后期本人可免费参加相同内容课程。

        查看更多

        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        标签:

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        会议地点

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位
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