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首页 > 培训课程 > IT/技术培训 > AI人工智能技术及应用 更新时间:2021-12-04T00:00:54

AI人工智能技术及应用
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AI人工智能技术及应用 已截止报名

课程时间: 2021-12-21 09:00至 2021-12-22 17:00结束

课程地点: 线上活动 

会议规模:30人

主办单位: 电科博瑞

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        AI人工智能技术及应用

        AI人工智能技术及应用宣传图

              随着新一代移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术的不断发展迭代,新一代人工智能加速发展并日益呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操作的新特征,正在对经济社会发展模式和国际政经格局产生重大影响。为进一步加强我国人工智能专业技术人才队伍建设,促进人工智能行业发展,为此我单位决定组织召开“AI人工智能技术及应用”网络直播培训,具体通知如下:

              培训收益:1、让学员掌握人工智能的基础知识和人工智能的问题解决思路,了解人工智能的应用场景和解决方案。2、让学员掌握深度学习的常用算法,如神经网络,卷积神经网络,LSTM神经网络等,并且学会使用这些深度学习的算法完成一些实用的实战项目,如训练自己的图像识别模型,训练自己的情感分类模型。3、让学员掌握人工智能领域最前沿的技术应用,如目标检测算法FasterRCNN,yolov1-yolov5的介绍和应用,目标分割算法MaskRCNN的介绍和应用,以及人脸识别项目实战,深度强化学习算法的介绍和应用。

              参加对象:人工智能工程师、软件工程师、软件架构师、软件负责人等相关工程技术人员和管理人员。

        查看更多

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        一、人工智能介绍与概述

        1、人工智能/机器学习/神经网络/深度学习

        2、深度学习应用

        3、人工智能技术框架

        4、机器学习算法应用分析

        二、深度学习-神经网络

        1、人工神经网络

        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

        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

        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

        五、预训练ResNet模型进行图像识别

        1、网络结构设计介绍

        2、网络可解释性介绍

        3、ResNet模型讲解

        4、使用训练好的模型进行图像识别

        六、迁移学习-图像识别模型项目实战

        1、VGG16模型讲解

        2、数据增加

        3、使用迁移学习完成天气现象分类

        4、使用迁移学习完成场景分类

        七、自然语言处理项目实战

        1、自然语言处理项目介绍

        2、word2vec介绍

        3、用LSTM训练一个情感分类模型

        八、目标检测算法

        1、目标检测项目

        2、R-CNN模型详解

        3、SPPNET模型详解

        4、Fast-RCNN模型详解

        5、Faster-RCNN模型详解

        九、YOLO目标检测算法和项目实践

        1、yolov1-v5算法详解

        2、yolo5源码架构分析

        3、yolo5图像标注方法

        4、yolo5模型训练方法

        5、yolo5模型预测方法

        十、MaskRCNN目标分割和项目实践

        1、Mask-RCNN结构介绍

        2、ROIAlign和ROIPooling对比

        3、Mask-RCNN代价函数讲解

        4、目标分割软件Labelme使用介绍

        5、训练自己的图像分割模型

        十一、人脸识别实战

        1、人脸检测实战

        2、人脸关键点提取实战

        3、人脸识别实战

        十二、深度强化学习

        1、概率分布和抽样值

        2、Environment环境

        3、State状态

        4、Agent智能体

        5、Action动作

        6、Policy策略

        7、Reward奖励

        8、Return

        9、Action-Value Function

        10、State-Value Function

        11、Trajectory轨迹

        12、Policy-based and Value-based

        十三、深度强化学习DQN算法应用

        1、Gym环境安装

        2、Gym环境介绍

        3、Gym环境动画演示

        4、action和observation

        5、DQN原理介绍

        6、DQN训练过程

        7、使用DQN训练强学习模型


        查看更多

        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
        普通票 ¥3800 ¥3800 含培训费、资料费、证书费、邮寄费

        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:

        还有若干场即将举行的 大会

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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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