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首页 > 培训课程 > 学术/科研培训 > 《AI深度学习与知识图谱》培训12月培训班 更新时间:2021-11-22T16:01:48

 《AI深度学习与知识图谱》培训12月培训班
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《AI深度学习与知识图谱》培训12月培训班 已截止报名

课程时间: 2021-12-11 09:00至 2021-12-13 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

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


         《AI深度学习与知识图谱》培训12月培训班

        《AI深度学习与知识图谱》培训12月培训班宣传图

        北 京 盛 世 元 鸿 职 业 技 能 教 培 中 心

               各企事业单位、高等院校及科研院所:

                      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,为此特邀人工智能学术和深度学习研发领域一线专家共同举办此次“人工智能与知识图谱技术及其应用实战专项会议”。线上与各界人士进行教学交流!

        应广大学员要求:北京盛世元鸿职业技能教培中心主办 本期培训,欢迎人工智能、机器学习、自动推理、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、政府、企业、学校IT相关技术人员,编程人员、工程师及有志于对人工智能技术感兴趣的其他人员参加。具体事宜如下:


        一、参会优势                          

        1.会议全程录播,一机一码,可后期回看      

        2.内容不定期更新,后期免费参加

        3.配备PPT、电子版教材                     

        4.免费提供后期技术指导        

        5.建立微信群方便交流



        二、时间:2021年12月11日—2021年12月13日  (线上·腾讯会议直播)可观看回放

            

        三、参会目标:

        1. 通过本次会议,学员可以掌握人工智能系统的基本原理与人工智能的核心技术,包括知识表示、自动推理、机器学习、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算;2.了解深度学习、强化学习等人工智能技术的最新发展;3学会基于专家系统、神经网络、进化计算,以及基于深度学习的人工智能应用系统设计与实现方法,为进行实用人工智能应用系统的研究开发奠定基础。


        四、主讲专家:

        张教授,博士毕业于西安交通大学,现为西安理工大学计算机学院2级教授,博士生导师,教育部学位办评审专家。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。


        五、参会对象

        1、企事业单位及学校老师、学生硕士及博士研究生        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、对知识图谱技术感兴趣的其他人员。


        六、授课方式

        本课程重视技术基础,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。


        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

        部分知识图谱

        2.1  知识图谱概念

        2.2  知识的提取、表示、存储与检索

        2.3  知识图谱构建过程(生命周期)

        2.4  实验: 用NEO4J构建药材供应链与股票知识图谱

        部分基于联结的人工智能系统及应用

        3.1 神经网络概念

        3.2 前馈神经网络算法 

        3.3 前馈神经网络设计方法

        3.4 前馈神经网络实际应用

           3.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统  

           3.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统 

        部分基于深度学习的人工智能系统及应用

        4.1 机器学习与深度学习概念

        4.2  主流深度学习框架

        4.2.1  TesorFlow 2.6/keras2.6(安装与运行实例)

        4.2.2  pytorch 1.2

        4.3 卷积积神经网络(含深度残差网络、批归一化)

        4.4  循环神经网络  (含RNN,LSTM,自然语言处理应用)

        4.5  增强学习(蒙特卡罗算法、时序差分、Q_learning算法、

             DQN算法、 策略梯度法)

        4.6  迁移学习

        4.7  生成对抗网络

        4.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验举例

            (1)手写体数字识别

            (2)时装识别

        (3)情感识别

        (4)基于Q_learning算法的过山车训练

        部分基于深度学习的目标检测与人脸识别

        5.1  目标检测(object detection)概念

        5.2  传统的目标检测方法

        5.3  基于区域建议(候选框)的目标识别算法

           5.3.1  R-CNN

           5.3.2  Fast R-CNN

           5.3.3  Faster R-CNN

           5.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络

        5.4  YOLO——One-Stage目标检测算法

        5.5  SSD与 Retina-Net

        5.6  基于ImageAI  的计算机视觉编程库

        5.9人脸识别关键技术概述

        5.10人脸检测算法

           5.10.1 人脸检测算法 MTCNN

           5.11 人脸识别算法 - Google FaceNet

        5.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验

        部分 自然语言处理的巅峰模型-BERT应用

        6.1 注意力机制与 transformer

        6.2 BERT技术基础

        6.3 BERT技术应用

        6.3.1 BERT 版本与源码文件目录

        6.3.2 BERT应用基本方法

        6.3.3 Transformers 库应用方法

          6.3.3.1 Transformers概述

          6.3.3.2 transformer模型组成

          6.3.3.3 transformers 库的三种使用方法

          6.3.4 Hugging face预训练模型

          6.3.4 Hugging face管道线(pipline)预训练模型快速应用演示

        1.情感分析:分析文本是正面还是负面的。

        2.文本生成:提供一个语句,生成这条语句的下一句。

        3.命名实体识别(NER):标记输入语句每个单词,揭示单词的含义。

        4.问题回答:输入一段文本及一个问题,从文本中抽取问题的答案。

        5.填补被遮蔽单词:输入一段文本(一些单词被[MASK]标签取代),填补被遮蔽的单词。

        6.摘要生成:产生一段长文本的摘要。

        7.英汉翻译:将一段英语言的文本翻译成中文。

        8.特征抽取:得到一段文本的tensor表示。    

        第七部分 最新自然语言处理巅峰工具斯坦福stanza

        7.1 Stanza概述

        7.2 Stanza中文模型安装

        7.3 Stanza的NLP管道应用

            (含分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别)


        七、参会费用

        统一收费:4500元/人(含培训费、证书认证费、资料费、指导费、发票费等)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;如需开具培训费的单位请联系会务人员获取培训通知; 需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。



        八、优惠活动(不可同时享有)

        报名一次,后期本人可无限次数参加相同会议,学会为止。

        (1)12月3日之前报名优惠100元/人

        (2)3人以上报名可优惠200元/人

        (3)5人及以上团报可赠送一个免费名额


        九、颁发证书:

        中国管理科学研究院颁发的《人工智能应用工程管理师》高级技能培训证书;(也可颁发人工智能工程师证书)需要备注,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。


         

        查看更多

        会议日程


        即将更新,敬请期待

        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票


        票种名称 价格 原价 票价说明
        早鸟票 ¥3800 ¥3800 12月3日前报名可享有优惠

        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: 知识图谱

        还有若干场即将举行的 知识图谱大会

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        会议地点

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        主办方没有公开参会单位
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