關(guān)于“Python人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用”培訓(xùn)通知

各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：

      隨著時(shí)代的變遷、科技的發(fā)展。近幾年科研技術(shù)發(fā)展成果如“Python人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、智能機(jī)器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)”等各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)的實(shí)現(xiàn)成果迅速成為學(xué)生、技術(shù)學(xué)者以及科研技術(shù)工作人員的就業(yè)方向普遍發(fā)展全國(guó)各地。

Python 是一門有條理的和強(qiáng)大的面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言， Python又是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)的實(shí)現(xiàn)手段。Python受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。目前，騰訊、谷歌、Facebook、百度、阿里等作為未來工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的研究重心，中國(guó)科學(xué)院、清華大學(xué)、北京大學(xué)等高校和科研院所成立專業(yè)研究中心和實(shí)驗(yàn)室把Python智能機(jī)器與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行科學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，推動(dòng)了Python人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展。

 特此為廣大學(xué)者搭建一期｛Python核心技術(shù)與智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)｝實(shí)操課程。

課程本著 “長(zhǎng)期”“實(shí)學(xué)”“實(shí)用”“后期技術(shù)咨詢”等多項(xiàng)學(xué)習(xí)宗旨。

一、培訓(xùn)目標(biāo)：

1. 了解人工智能的概念和Python的發(fā)展、國(guó)際人工智能的主要流派和路線、國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域.

2. 詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法及人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等.讓學(xué)員盡快掌握python語言的基本結(jié)構(gòu)與語法與數(shù)據(jù)類型，模塊、基本用法，熟悉函數(shù)，類設(shè)計(jì)，包的使用及基本的編程方法；

3.理解python數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)在當(dāng)代各種大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品中的應(yīng)用，并掌握該領(lǐng)域最關(guān)鍵技術(shù)的原理以及技術(shù)應(yīng)用過程；

4.能開發(fā)一些實(shí)際的應(yīng)用項(xiàng)目并勝任python的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工作;

5.通過緊密結(jié)合應(yīng)用實(shí)例，針對(duì)工作中存在的疑難問題進(jìn)行分析講解和專題討論，同時(shí)提升其從數(shù)據(jù)角度去思考的能力，進(jìn)而有效提升學(xué)員解決科研及教學(xué)實(shí)際問題的能力

二、培訓(xùn)專家

資深專家Python 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一線專家。在主要國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文十多篇。先后主持和參與國(guó)家項(xiàng)目六項(xiàng)，包括國(guó)家自然基金、國(guó)家863項(xiàng)目。主持校企合作項(xiàng)目十多項(xiàng)。喜歡理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)風(fēng)格，課程編排由淺入深，體系清晰完整。

三、培訓(xùn)對(duì)象

  全國(guó)各省市、自治區(qū)從事人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、醫(yī)療衛(wèi)生、信號(hào)處理與通訊、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)、書籍分析、人臉識(shí)別、 腦類智能、等領(lǐng)域相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學(xué)人員及在校研究生等相關(guān)人員，以及深度學(xué)習(xí)愛好者等相關(guān)人員

時(shí)間地點(diǎn)                 （北京 . 高校）

2019年9月5日-2019年9月8日

（時(shí)間安排：一天報(bào)到 三天授課）

時(shí)間	大章節(jié)	小章節(jié)
2019-09-06 9:00-11:30	一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)	1.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí) 2.科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí) 3.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
2019-09-06 11:30-12:00	二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)	1.人工智能概述   2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述 3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
2019-09-06 14:00-15:00	三、回歸算法	1.一元線性回歸      2.代價(jià)函數(shù)   3.梯度下降法      4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用 5.多元線性回歸   6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用 7.非線性回歸 案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
2019-09-06 15:00-15:30	四、KNN分類算法	1.KNN分類算法介紹    2.KNN分類算法應(yīng)用     3.KNN實(shí)現(xiàn) 案例：鳶尾花分類
2019-09-06 15:30-16:00	五、決策樹算法	1.決策樹算法介紹 2.熵的定義 3.決策樹算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn) 案例：用戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)
2019-09-06 16:00-16:30	六、集成算法與隨機(jī)森林	1.Bagging算法介紹 2.隨機(jī)森林建模方法 3.Adaboost算法介紹 4.stack算法介紹
2019-09-06 16:30-17:00	七、K-means聚類算法	1.K-means算法介紹   2.K-means算法應(yīng)用 3.K-means算法實(shí)際應(yīng)用案例 案例：NBA球隊(duì)實(shí)力聚類分析
2019-09-07 9:00-9:30	八、支持向量機(jī)	1.SVM算法介紹 案例：SVM完成人臉識(shí)別應(yīng)用
2019-09-07 9:30-10:00	九、泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè)案例	1.缺失值填 2.特征篩選 3.案例實(shí)戰(zhàn)
2019-09-07 10:00-12:00	十、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹	1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史 2.單層感知器 3.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法 4.BP算法介紹 案例：BP算法解決手寫數(shù)字識(shí)別問題
2019-09-07  14:00-17:00	十一、Tensorflow基礎(chǔ)應(yīng)用	1.Tensorflow安裝 2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)：圖，變量，fetch，feed 3.Tensorflow線性回歸 4.Tensorflow非線性回歸 5.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解 6.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識(shí)別 7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用 8.過擬合,正則化,Dropout 9.各種優(yōu)化器Optimizer
2019-09-08 9:00-10:00	十二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN應(yīng)用	1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化） 3.CNN手寫數(shù)字案例
2019-09-08 10:00-11:00	十三、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM應(yīng)用	1.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM 3.LSTM應(yīng)用案例
2019-09-08 11:00-12:00	十四、Google圖像識(shí)別模型inception-v3項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	1.使用訓(xùn)練好的inception-v3完成圖像識(shí)別 2.用自己收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練圖像識(shí)別模型 3.使用遷移學(xué)習(xí)完成圖像分類
2019-09-08 13:00-14:30	十五、自然語言處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	1.自然語言處理項(xiàng)目介紹 2.word2vec介紹 3.用CNN訓(xùn)練一個(gè)新的文本分類模型 4.用LSTM訓(xùn)練一個(gè)新的文本分類模型
2019-09-08 14:30-16:00	十六、目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	1.目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目簡(jiǎn)介 2.R-CNN模型詳解 3.SPPNET模型詳解 4.Fast-RCNN模型詳解 5.Faster-RCNN模型詳解 6.Tensorflow實(shí)現(xiàn)Faster-RCNN目標(biāo)檢測(cè) 7.測(cè)試目標(biāo)檢測(cè)模型效果、目標(biāo)檢測(cè)算法標(biāo)簽標(biāo)注

 

五、【培訓(xùn)方式】

1、內(nèi)容以案例、代碼落地為主，以理論講解為根；

2、采用深入淺出的方法，實(shí)踐技巧、并配以大量代碼與實(shí)際案例練習(xí)；

3、北京高校機(jī)房進(jìn)行實(shí)際案例操作，可給予拷貝資料、課件及代碼案例。

六、【培訓(xùn)費(fèi)用】

統(tǒng)一收費(fèi)：3900（含證書認(rèn)證費(fèi)、報(bào)名費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)、午餐費(fèi)等）住宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。

七、【頒發(fā)證書】 參加培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員，可獲得： （可頒發(fā)其一種）

 

A ：“工信部”頒發(fā)《人工智能工程師》職業(yè)技能水平證書，該證書可作為有關(guān)單位專業(yè)技術(shù)人員能力評(píng)價(jià)、以及求職應(yīng)聘和從業(yè)人員加薪、晉升、考核等任職的重要依據(jù)。工信部-職業(yè)技能證書

注：請(qǐng)準(zhǔn)備兩寸藍(lán)底照片、身份證及學(xué)歷證明（學(xué)生證、畢業(yè)證、學(xué)位證都可）電子版即可。

B：“工信部”頒發(fā)《機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用工程師》職業(yè)技能水平證書，該證書可作為有關(guān)單位專業(yè)技術(shù)人員能力評(píng)價(jià)、以及求職應(yīng)聘和從業(yè)人員加薪、晉升、考核等任職的重要依據(jù)。工信部-職業(yè)技能證書

注：請(qǐng)準(zhǔn)備兩寸藍(lán)底照片、身份證及學(xué)歷證明（學(xué)生證、畢業(yè)證、學(xué)位證都可）電子版即可。

C：“工信部”頒發(fā)《深度學(xué)習(xí)開發(fā)與應(yīng)用工程師》職業(yè)技能水平證書，該證書可作為有關(guān)單位專業(yè)技術(shù)人員能力評(píng)價(jià)、以及求職應(yīng)聘和從業(yè)人員加薪、晉升、考核等任職的重要依據(jù)。工信部-職業(yè)技能證書

注：請(qǐng)準(zhǔn)備兩寸藍(lán)底照片、身份證及學(xué)歷證明（學(xué)生證、畢業(yè)證、學(xué)位證都可）電子版即可。

八、【報(bào)名方式】

     請(qǐng)各有關(guān)部門統(tǒng)一組織本地區(qū)行政、企事業(yè)單位和科研院所及高等院校報(bào)名參加培訓(xùn)，個(gè)人也可直接報(bào)名參加。報(bào)名回執(zhí)表可微信或QQ在線發(fā)送也可通過E-mail發(fā)送至?xí)?wù)處。

九、【聯(lián)系方式】

 聯(lián)系人：冠   男             咨詢電話 ：18311050656  （同微信）

           郵箱：BJ_ssyhkj@vip.163.com