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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

人工智能概況和前沿展望培訓(xùn)大綱

1 賦予計算機學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的能力
1.1構(gòu)建智能機器將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識
1.2機器學(xué)習(xí)的三種不同方法
a 通過監(jiān)督學(xué)習(xí)對未來事件進(jìn)行預(yù)測
b 通過強化學(xué)習(xí)解決交互式問題
c 通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身潛在的結(jié)構(gòu)
1.3基本術(shù)語及符號介紹
1.4構(gòu)建機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的藍(lán)圖
a 數(shù)據(jù)預(yù)處理
b 選擇預(yù)測模型類型并進(jìn)行訓(xùn)練
c模型驗證與使用未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測
2. 深度學(xué)習(xí)概要
什么是深度學(xué)習(xí)
與機器學(xué)習(xí)的異同
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
3. 多層感知器模型 MultiLayer Perceptron – MLP
神經(jīng)元 權(quán)重和激活 Neurons Weight Activation
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) Neuron Networks
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) Training Networks
Backpropagation 算法和計算圖
多種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法 Adaptive Learning Rate
4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Convolutional Neural Network
CNN 原理和構(gòu)造：
核 Filter 和卷積運算 Convolutional Layer
特征圖 Feature Maps
池化層 Pooling
全連接層 Full Connected Layer
5. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Recurrent Neural Networks
RNN 原理
處理序列（Sequence）數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng) RNN 架構(gòu)
RNN訓(xùn)練：如何在訓(xùn)練中獲得穩(wěn)定的梯度下降
RNN 網(wǎng)絡(luò)演化歷史：RNN，LSTM，GRU 結(jié)構(gòu)比較和分析
6. 當(dāng)前應(yīng)用
6.1 金融業(yè)：
征信與反欺詐
定價
6.2圖形圖像：
人臉識別
視頻識別
自動圖像描述
6.3自然語言理解
情感分類
用戶意圖識別
機器翻譯
閱讀理解 和 自動 QA
6.4體育
球員訓(xùn)練
球隊組建
6.5 醫(yī)療
醫(yī)療影像識別
a糖尿病病變鑒別
b心血管核磁共振界別
c 讀心術(shù)
病例輔助判定
藥物試驗
6.6安防
犯罪率預(yù)測
尋人
6.7社交
婚戀匹配
輿情分析
6.8城市管理建設(shè)
擁堵預(yù)測
房價預(yù)測
7. 未來發(fā)展方向
7.1計算能力的發(fā)展
CPU / GPU / TPU
7.2 模型算法的發(fā)展
生成對抗網(wǎng)絡(luò) GAN: Generative Adversarial Network
遷移學(xué)習(xí)
感知：狀態(tài)、情感、邏輯
7.3應(yīng)用的發(fā)展
智能家居和穿戴智能