中培IT学院

5月26-29日西安人工智能实践应用培训邀您参加

浏览:63次 作者:小编

在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已成为推动社会进步和产业变革的重要力量。从智能家居到自动驾驶,从医疗健康到金融服务,AI技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。为了帮助广大技术爱好者、企业从业者以及高校师生更好地掌握这一前沿技术,中培IT学院精心打造了“人工智能实践项目案例分析与实战应用”培训课程。

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一、课程背景与意义

随着AI技术的飞速发展,市场对AI人才的需求急剧增加。然而,AI技术门槛高、实践难度大,如何快速有效地掌握AI技术,并将其应用于实际工作中,成为众多学习者面临的难题。中培IT学院凭借其深厚的行业背景和丰富的教学经验,推出了这门旨在培养学员AI实战能力的课程。

本课程不仅涵盖了AI的基础理论知识,更侧重于通过真实项目案例分析和实战应用,帮助学员将所学知识转化为解决实际问题的能力。通过本课程的学习,学员将能够深入了解AI技术的核心原理,掌握AI技术在各个领域的应用方法,为未来的职业发展打下坚实的基础。

 

二、课程亮点与特色

真实项目案例:课程围绕多个真实企业项目展开,涵盖多个行业,如金融、医疗、制造等。通过详细分析这些项目的实施过程和技术细节,学员将能够了解AI技术在实际场景中的应用,积累宝贵的项目实施经验。

手把手教学:从数据收集、清洗、建模到结果分析,全程手把手教学。无论是编程初学者还是有一定基础的学员,都能在老师的指导下独立完成项目,快速提升实战能力。

主流工具与框架:重点讲解Python、TensorFlow、PyTorch等主流工具和框架的使用方法。这些工具和框架是AI开发领域的标配,掌握它们将极大地提升学员的开发效率。

行业专家授课:课程由中培IT学院特邀的AI领域权威专家授课。他们不仅拥有深厚的理论功底,还具备丰富的实战经验,能够将最前沿的AI技术和最实用的实战技巧传授给学员。

证书认证:参加培训并通过考试的学员,将由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发《人工智能核心技术(高级)》职业能力证书。证书长期有效,相关信息可随时登录中心官网查询。

 

三、课程内容与安排

本课程采用模块化设计,内容涵盖AI技术的各个方面,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。具体日程安排如下:

日程

主题

内容

第一天

机器学习基础

1. 机器学习的开发过程

2. 监督学习的处理模式

3. 无监督学习的处理模式

4. 机器学习模型的开发步骤

5. 机器学习模型开发的要点

机器学习实战

1. 分类

2. 回归

3. 时间序列分析

4. 关联分析

5. 聚类与降维

第二天

深度学习基础

1. 神经元与神经网络

2. 激活函数的点火机制

3. Sigmoid函数与参数优化

4. 梯度下降法

5. 简单感知机

6. 多层感知机

7. Tensorflow实现感知机

8. Keras实现感知机

9. PyTorch实现感知机

深度学习进阶

1. 前馈神经网络

2. 误差反向传播

3. 创建神经网络

4. Fashion-MNIST图像识别

5. TensorFlow构建图像识别网络模型

6. Keras构建图像识别网络模型

7. PyTorch构建图像识别网络模型

卷积神经网络与图像识别

1. 卷积神经网络的结构

2. 基于TensorFlow构建CNN

3. 基于Keras构建CNN

4. 基于PyTorch构建CNN

第三天

一般物体的图像识别

1. 多分类数据集CIFAR-10介绍

2. CNN识别普通物体的结构

3. 基于TensorFlow+CNN构建物体识别模型

4. 基于Keras+CNN构建物体识别模型

5. 基于PyTorch+CNN构建物体识别模型

6. 模型调优提高物体识别精度

YOLO与目标识别

1. YOLO介绍与版本安装

2. 基于YOLO物体检测

3. Labelimg物体标注

4. 目标检测与检测结果保存

GYM与强化学习

1. GYM安装与游戏奖罚设置

2. 强化学习的与众不同

3. 马尔科夫性质与决策过程

4. SARSA 算法介绍与推导

5. 蒙特卡洛多步采样

知识图谱的存储与检索

1. 知识图谱数据库

2. 知识图谱存储方法

3. 基于Neo4j的知识存储实践

4. 开源知识存储工具理论与实践

第四天

注意力机制

1. 点积注意力机制

2. 编码与解码注意力

3. 注意力机制中的Q、K、V

4. 自注意力与多头注意力

TransFormer架构解析

1. 各种注意力的应用

2. 编码器输入与位置编码

3. 编码器的内部结构

4. 训练自己的TransFormer模型

Hugging Face平台介绍与使用

1. Hugging Face 平台简介与生态系统

2. Hugging Face 数据集库

3. Transformers 库的使用

4. 模型部署与推理 API

 

四、学员收获与展望

通过本课程的学习,学员将获得以下几方面的收获:

理论知识与技能提升:深化对AI技术的理论理解,掌握实践技能,培养问题解决能力。

行业洞察与经验积累:了解AI技术在各个行业的应用趋势,积累项目实施经验,拓展行业人脉资源。

创新思维与能力培养:激发创新灵感,培养批判性思维,提升综合创新能力。

职业发展与竞争力提升:增强就业竞争力,适应职业发展需求,助力职业转型与晋升。

展望未来,随着AI技术的不断发展和普及,掌握AI技术将成为职场竞争的重要优势。中培IT学院将继续秉承“实战导向、学以致用”的教学理念,为广大学员提供更优质、更实用的AI培训课程。我们期待与您一起,共同探索AI技术的无限可能,引领未来的科技潮流!

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标签: 人工智能 机器学习 深度学习 AI

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