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            首頁 > 商務會議 > IT/技術會議 > “人工智能:機器學習和深度學習”培訓線上線下(8月北京) 更新時間:2021-06-17T22:46:02

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            “人工智能:機器學習和深度學習”培訓線上線下(8月北京)
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            “人工智能:機器學習和深度學習”培訓線上線下(8月北京) 已過期

            會議時間:2021-08-23 09:00至 2021-08-25 18:00結束

            會議地點: 北京  詳細地址會前通知  

            會議規模:暫無

            主辦單位: 中科院計算所職業培訓中心

            發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

            行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

                  會議介紹

                  會議內容 主辦方介紹


                  “人工智能:機器學習和深度學習”培訓線上線下(8月北京)

                  “人工智能:機器學習和深度學習”培訓線上線下(8月北京)宣傳圖

                  各有關單位:

                  中國科學院計算技術研究所是國家專門的計算技術研究機構,同時也是中國信息化建設和人工智能建設的重要支撐單位,中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養及企業內訓的專業培訓機構。中心憑借科學院的強大師資力量,在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上,自主研發出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才,提升整體研發能力,迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員,并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。

                  在國家發展的新時代,產業戰略已經向創新驅動轉移,從而迎接全球新一輪科技革命與產業變革的重大機遇和挑戰,在這個過程中,人工智能異軍突起,成為新時代的創新突破口。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跨越式創新。為此,培訓中心特舉辦“人工智能:機器學習深度學習”培訓班,具體事宜通知如下:

                  培訓時間、地點

                  時間:2021年8月23日-8月25日

                  線下:北京

                  線上:直播平臺(全國)

                  培訓對象

                  架構師、分析師、項目經理、高級程序員、資深開發人員、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的技術人員。

                  培訓目的

                  ????1、深層次掌握人工智能理論,到達人工智能的突破口,探知最核心的秘密。

                  ????2、理論應用于實際項目,不只是了解,更在于掌握。

                  ????3、把握人工智能的新應用,理解時代趨勢,不再為了人工智能而人工智能。

                  4、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略布局,人工智能已經應用于各個方面:專家系統、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、社交網絡、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+淺出實踐相結合的模式。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性的案例,既幫助我們理解理論,更能幫助我們開闊思路,為研發相關領域的人工智能系統,提供一條思考脈絡。

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                  會議日程

                  (最終日程以會議現場為準)


                  ???????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?人工智能的發展簡史

                  1.4?人工智能的現實案例舉例

                  第二講 最優分類面和支持向量機

                  2.1?什么是最優分類面

                  2.2?支持向量機的本質是什么

                  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?如何構造隨機森林

                  3.5?決策樹在醫療系統中的應用案例

                  第四講 深度學習之始:人工神經網絡

                  4.1?人工神經網絡的設計動機是什么

                  4.2?單個神經元的功能

                  4.3?人工神經網絡的優化以及誤差逆傳播(BP)算法

                  4.4?人工神經網絡中需要注意的問題

                  4.5?人工神經網絡在表情識別、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

                  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

                  5.6?權值衰減、Dropout以及新的網絡架構

                  第六講 卷積神經網絡

                  6.1?卷積以及卷積網絡的概念

                  6.2?為什么在使用卷積網絡

                  6.3?卷積網絡的結構設計

                  6.4?卷積網絡在圍棋中的應用

                  6.5?卷積神經網絡在圖像識別中的應用案例

                  第七講 循環神經網絡

                  7.1?為什么要使用循環神經網絡

                  7.2?1-of-N編碼

                  7.3?循環神經網絡的介紹

                  7.4?長短期記憶網絡

                  7.5?長短期記憶網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?監督學習中的新應用

                  8.2?強制學習中的新應用

                  8.3?非監督學習中的新應用

                  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


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                  會議嘉賓

                  (最終出席嘉賓以會議現場為準)


                  ???????司老師???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派專家。

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                  參會指南

                  會議門票


                  線下培訓費:6200/人(含教材、證書、午餐、學習用具等)。住宿協助安排,費用自理。

                  線上培訓費:4900/人(含電子版講義、證書等)。

                  ???????培訓結束,頒發中科院計算所職業培訓中心“人工智能:機器學習和深度學習”結業證書。???????

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                  溫馨提示
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                    根據會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。

                  會議地點

                  部分參會單位

                  主辦方沒有公開參會單位

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