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人工智能機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例及應(yīng)用
課程編號:22049
課程價格:¥21200/天
課程時長:2 天
課程人氣:910
- 課程說明
- 講師介紹
- 選擇同類課
企業(yè)中高層管理人員
【培訓(xùn)收益】
任正非說:如果我們不想死,就要向最優(yōu)秀的人和組織學(xué)習(xí),否則怎么能先進呢?該項目可以零距離接觸,感悟其優(yōu)秀文化,學(xué)習(xí)其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。
章節(jié) |
內(nèi) 容 |
第一節(jié) |
第一節(jié):機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與TensorFlow |
1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用; 1.2 scikit-learn的介紹和典型使用; 1.3 多元線性回歸; 1.4 Logistics回歸與Softmax回歸; 1.5 決策樹和隨機森林; 1.6 SVM; 1.7 多種聚類的原理和調(diào)參;1.8 TensorFlow典型應(yīng)用; 1.9 典型圖像處理; 1.10 多項式擬合; 1.11快速傅里葉變換FFT; 1.12 奇異值分解SVD; 1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò); |
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第一節(jié):代碼和案例實踐 |
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1.1股票交易數(shù)據(jù)的 (指數(shù))移動平均線與預(yù)測; 1.2無人機圖像的風(fēng)機葉片缺陷檢測和識別系統(tǒng); 1.3環(huán)保檢測數(shù)據(jù)異常檢測和分析; 1.4股票數(shù)據(jù)分析; 1.5社會學(xué)人群收入預(yù)測; 1.6葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機森林分類; 1.7泰坦尼克乘客存活率估計; |
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第二節(jié)
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第二節(jié):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN |
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),濾波器,卷積; 2.2 池化,激活函數(shù),反向傳播; 2.3 目標(biāo)分類與識別、目標(biāo)檢測與追蹤; 2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet; 2.5 Inception-V3/V4; 2.6 ResNet、DenseNet; |
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第二節(jié):代碼和案例實踐 |
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2.1 數(shù)字圖片分類; 2.2 卷積核與特征提取; 2.3 以圖搜圖; 2.4 人證合一; 2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享; |
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第三節(jié) |
第三節(jié):圖像視頻的定位與識別 |
3.1 視頻關(guān)鍵幀處理; 3.2 物體檢測與定位; 3.3 RCNN,F(xiàn)ast-RCNN,F(xiàn)aster-RCNN,MaskRCNN; 3.4 YOLO; 3.5 FaceNet; |
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第三節(jié):代碼和案例實踐: |
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3.1 遷移學(xué)習(xí); 3.2 人臉檢測; 3.3 OCR字體定位和識別; 3.4睿客識云; 3.5 氣象識別; |
章節(jié) |
內(nèi) 容 |
第四節(jié) |
第四節(jié):循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN |
4.1 RNN基本原理; 4.2 LSTM、GRU; 4.3 Attention; 4.4 CNN+LSTM模型; 4.5 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu); 4.6 編碼器與解碼器結(jié)構(gòu); 4.7 特征提取:word2vec; 4.8 Seq2seq模型; |
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第四節(jié):代碼和案例實踐: |
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4.1 看圖說話; 4.2 視頻理解; 4.3 藏頭詩生成; 4.4 問答對話系統(tǒng); 4.5 OCR; 4.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享; |
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第五節(jié) |
第五節(jié):自然語言處理 |
5.1 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram; 5.2分詞/詞性標(biāo)注; 5.3 詞向量; 5.4文本分類; 5.5機器翻譯; 5.6 文本摘要; 5.7閱讀理解; 5.8 情感分析; |
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第五節(jié):代碼和案例實踐: |
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5.1 HMM分詞; 5.2 問答系統(tǒng); 5.3 文本摘要的生成; 5.4智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型; 5.5 閱讀理解的實現(xiàn)與Attention; |
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第六節(jié) |
第六節(jié):生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN和強化學(xué)習(xí)RL |
6.1 生成與判別; 6.2生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型; 6.3 GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 6.4 DCGAN; 6.5 Conditional GAN; 6.6 InfoGan; 6.7Wasserstein GAN; 6.8 馬爾科夫決策過程; 6.9 貝爾曼方程、最優(yōu)策略; 6.10 策略迭代、值迭代; 6.11 Q Learning; 6.12 SarsaLamda; 6.13 DQN; 6.14 A3C; 6.15 ELF; |
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第六節(jié) |
第六節(jié):代碼和案例實踐: |
6.1 圖片生成; 6.2 看圖說話; 6.3 OpenAI; 6.4 飛翔的小鳥游戲; 6.5 基于增強學(xué)習(xí)的游戲?qū)W習(xí); 6.6 DQN的實現(xiàn); |
【背景介紹】
Ø 復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授
Ø 對外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師
Ø 江南大學(xué)MBA講師
Ø SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓(xùn)講師
【實戰(zhàn)經(jīng)驗】
在復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。主要負(fù)責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用、客戶智能和商務(wù)智能的教學(xué),2011年紐約大學(xué)Stern商學(xué)院訪問學(xué)者。商務(wù)智能被評為上海市精品課程,獲得2013年高等教育上海市級教學(xué)成果獎二等獎。目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國家自然科學(xué)基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。獲得上海市2015年上海市科技進步二等獎。
與SAP、IBM等公司有長期廣泛的合作,主持和參與了了江蘇中天集團、上海自貿(mào)區(qū)、上海交巡警總隊等10幾家單位數(shù)據(jù)分析、流程優(yōu)化的合作項目。
【出版著作】
《流程管理》
《智能化的流程管理》
教材《電子商務(wù)模式(第二版)》、《流程智能》、《客戶智能》、《商務(wù)智能(第四版)》和《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角》等多部。
【合作項目及培訓(xùn)經(jīng)驗】§
面向角色的MAS工作流模型理論及其應(yīng)用研究 2002.3—2003.5 中國博士后科研基金 負(fù)責(zé)人
多角色協(xié)調(diào)過程模型及其變化管理(70301004) 2004.1—2006.12國家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人
移動環(huán)境下的企業(yè)集成新技術(shù)(2008AA04Z127) 2009.10-2010.9 863資助主要參與人
基于組織視圖的簡約業(yè)務(wù)流程挖掘及其應(yīng)用研究(71071038) 2011.1—2013.12國家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人 結(jié)題評估優(yōu)秀
非常規(guī)突發(fā)事件中信息分類、信息傳播與認(rèn)知模型研究(91324010) 國家自然科學(xué)基金重大研究計劃培育課題 2014.1—2014.12 主要參與人
業(yè)務(wù)流與知識流的集成模型和優(yōu)化研究(14PJC017) 2014年上海市浦江人才計劃項目 2014.9—2016.9 負(fù)責(zé)人
Research on Real-time HA enablement and workload assignment optimization based on Spark in MFT, IBM SUR, IBM Shared University Research(IBM大學(xué)合作部共享大學(xué)研究),2015負(fù)責(zé)人
上海自貿(mào)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究 2015.10-2015.12 上海自貿(mào)區(qū)管委會合作項目 負(fù)責(zé)人
耐熱導(dǎo)線工廠質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分析 2015.10-2016.8 江蘇中天軟件科技有限公司 負(fù)責(zé)人
亞太運營商出口退稅服務(wù)平臺設(shè)計 2016.3-2016.7 上海自貿(mào)區(qū)管委會合作項目,負(fù)責(zé)人
面向情景感知的智能物體語義建模與自適應(yīng)控制研究(61671157),國家自然科學(xué)基金面上項目,2017-2020,主要參與人(排名第二)
天呈醫(yī)流商城服務(wù)機器人設(shè)計 2016.11—2017.8 天呈醫(yī)流有限公司,負(fù)責(zé)人
基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中天能耗和設(shè)備監(jiān)測云平臺設(shè)計 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司,負(fù)責(zé)人。
【主講課程】
《區(qū)塊鏈》
《深度學(xué)習(xí)》
《智慧營銷》
《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》
《人工智能發(fā)展趨勢》
《人工智能—智能機器人》
應(yīng)用課題:
《保險精準(zhǔn)營銷》
《移動運營商精準(zhǔn)營銷》
《數(shù)據(jù)運營(旅游互聯(lián)網(wǎng)公司)》
《金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐》
《大數(shù)據(jù)在人力資源的應(yīng)用》
《智能時代 運營商大數(shù)據(jù)之路》
《產(chǎn)品經(jīng)理如何看待數(shù)據(jù)分析與人工智能》
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課程背景:人工智能時代已經(jīng)開啟,其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個萬億級數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標(biāo):1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式:以講授為主,結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱:一、物聯(lián)網(wǎng)..
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大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)控應(yīng)對策略
第一部分:金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(一)宏觀背景1、金融科技(支付寶人臉識別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù))2、利率市場化3、金融脫媒(二)移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動支付技術(shù)3、H5、APP(三)互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓(xùn)大綱
第一章:人工智能概述(約1.5小時)第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務(wù)7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章:人工智能產(chǎn)業(yè)機遇(約1.5小時)1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..
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軟硬件維度劃分第一類,以硬件為主,銀行的核心應(yīng)用第二類,以軟件為主,銀行核心應(yīng)用第三類,以硬件為主,非核心應(yīng)用第四類,以軟件為主,銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場景維度劃分 圖像識別維度:人臉識別,遠(yuǎn)程支付,遠(yuǎn)程業(yè)務(wù),刷臉支付,身份證識別,OCR技術(shù) 語音識別維度:智能客服機器人,智能語音導(dǎo)航,智能營銷催收機器人 自然語言..
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一.人工智能技術(shù)和應(yīng)用場景的介紹。a)圖像處理,圖像識別i.日常生活中的刷臉,人臉識別,火車進站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語音處理,語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應(yīng)用場景c)自然語言處理,文本挖掘i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場景ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場景二.常見人工智能的算法,主流的應(yīng)..
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人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計方法
第1 章 人工智能時代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認(rèn)知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2.1 產(chǎn)品需..