人工智能培訓(xùn)綱要

  培訓(xùn)講師:趙衛(wèi)東

講師背景:
新技術(shù)新趨勢專家—趙衛(wèi)東(博士/副教授)【背景介紹】復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授對外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師江南大學(xué)MBA講師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。主要負責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技 詳細>>

趙衛(wèi)東
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人工智能培訓(xùn)綱要詳細內(nèi)容

人工智能培訓(xùn)綱要

人工智能(3天)
客戶對人工智能的需求:
行業(yè)大發(fā)展
人工智能的發(fā)展
人工智能的內(nèi)涵
人工智能的分類
人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
人工智能的行業(yè)發(fā)展分析
驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因
中國制造助理人工智能
互聯(lián)網(wǎng)+促進人工智能發(fā)展
人工智能發(fā)展規(guī)劃
2. 技術(shù)框架
硬件架構(gòu):引領(lǐng)場景通用AI時代
主流的人工智能開源框架
3. 圖像處理
圖像理解
圖像識別
圖像分類及檢索(SVM或者CNN)
人臉識別技術(shù)及其應(yīng)用
人工智能賦予可穿戴設(shè)備智慧
4. 算法技術(shù)
機器學(xué)習(xí)概述
機器學(xué)習(xí)的階段
數(shù)據(jù)清洗和特征選擇
回歸算法
決策樹、隨機森林和提升算法
聚類算法
貝葉斯算法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人腦工作機制簡介多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hopfield網(wǎng)絡(luò)組合學(xué)習(xí)
加強學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù):人工智能的基石
大數(shù)據(jù)與機器人
5. 當(dāng)今主流的人工智能技術(shù)
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)概述
深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵
深度學(xué)習(xí)的算法
深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
RNN循壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
TensorFlow開源框架
6. 案例,實戰(zhàn)案例解析
服務(wù)機器人
人機對弈AlphaGo新聞推薦和新聞撰稿
人工智能+制造:智能制造?

 

趙衛(wèi)東老師的其它課程

大數(shù)據(jù)平臺運維管理1.運維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運行維護服務(wù)國家標準2.建立集成化的資源運行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺運行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個層面的監(jiān)控3.服務(wù)運行監(jiān)控管理3.1

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銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐課程大綱培訓(xùn)天數(shù):3‐4日1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題?互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)??金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)?數(shù)據(jù)分析推動了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新??未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式??傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合??目前的問題:??數(shù)據(jù)特點與組成???數(shù)量不夠大;維度不夠多???核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等??技術(shù)不足???互聯(lián)網(wǎng)的流行使

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智慧營銷   06.03

智慧營銷1.智慧商務(wù)的發(fā)展-智能技術(shù)前沿-認知計算2.新時代的客戶管理2.0-客戶的個性化需求-客戶智能-工業(yè)4.0與C2B商業(yè)模式3.商務(wù)智能與營銷智慧-業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化-營銷智能-數(shù)字營銷4.智慧營銷的挑戰(zhàn)-客戶洞察-精準營銷-一對一營銷5.智慧營銷中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)-電子推薦技術(shù)-大數(shù)據(jù)技術(shù)-文本挖掘技術(shù)(社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)營銷)-數(shù)據(jù)驅(qū)動的電商客戶分析-IBM

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智能機器人   06.03

智能機器人培訓(xùn)大綱此部分內(nèi)容從人工智能的起源和發(fā)展談起,分析人工智能技術(shù)在智能機器的典型應(yīng)用,并結(jié)合很多具體的應(yīng)用案例,說明智能機器的核心技術(shù)及其應(yīng)用。人工智能和智能機器人工智能的起源與發(fā)展人工智能/機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)認知科學(xué)的發(fā)展人工智能的廣泛應(yīng)用無人駕車棋類競技推薦系統(tǒng)自然語言處理圖像識別文本語義處理各類機器人逐步實用化智能機器的興起個人信息助手智慧家居

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智能時代:運營商大數(shù)據(jù)之路運營商數(shù)據(jù)概述運營商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動大數(shù)據(jù)運營商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢運營商開放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準營銷運營商客戶分群客戶標簽體系行業(yè)標簽產(chǎn)品運營商目標營銷與電子推薦運營商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實時用戶行為分析運營商大數(shù)據(jù)可視化運營商大數(shù)據(jù)安全管理運營

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智能制造工業(yè)智能大數(shù)據(jù)【課程目標】大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國家意志,擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國家競爭力的一種體現(xiàn),大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā),到大數(shù)據(jù)應(yīng)用價值;從大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀,到行業(yè)發(fā)展趨勢及大數(shù)據(jù)市場預(yù)測;從大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式,再到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維。并重點探討了智能制造

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解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動園區(qū)發(fā)展——人工智能+機器人第一部分未來三年人工智能發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計算力的提升大幅推動人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動駕駛領(lǐng)域迎來創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成:基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.

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深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計算智能、類腦智能3.機器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??

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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時間安排課程內(nèi)容第一天上午:機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1)矩陣運算2)向量運算3)SVD4)PCA)1.2、概率信息論概論分布2)期望、方差、協(xié)方差3)貝葉斯4)結(jié)構(gòu)概論模型)1.3、數(shù)值優(yōu)化:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1)發(fā)展歷史2)主要應(yīng)用2.2、感知器2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法2.6、Hessian

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旅游互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字運營【課程目標】數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。本課程分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值,數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提升運營效率,提升企業(yè)利潤;然后到數(shù)據(jù)引起的思維變革,怎樣改變企業(yè)管理的思維;再到數(shù)

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