人工智能-深度學(xué)習(xí)技術(shù)培訓(xùn)班（9月重慶）已過期
推薦參加：國家軟考高級-系統(tǒng)分析師2024年線上培訓(xùn)班

會議時間：2021-09-23 09:00至 2021-09-26 17:00結(jié)束

會議地點：重慶會前統(tǒng)一通知

會議規(guī)模：50人

主辦單位：中國信息化人才培訓(xùn)中心

發(fā)票類型：增值稅普通發(fā)票增值稅專用發(fā)票

行業(yè)熱銷熱門關(guān)注看了又看換一換

會議介紹
會議內(nèi)容主辦方介紹

人工智能-深度學(xué)習(xí)技術(shù)培訓(xùn)班（9月重慶）宣傳圖

????? 人工智能（AI）是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將深刻改變?nèi)祟惿鐣?，改變世界，對于實現(xiàn)社會生產(chǎn)力新躍升，提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。為了貫徹落實國務(wù)院印發(fā)的“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”精神，推廣人工智能技術(shù)，中國信息化人才培訓(xùn)中心決定舉辦 “人工智能-深度學(xué)習(xí)技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)班”。本次培訓(xùn)班由北京天博信通科技有限公司具體承辦，現(xiàn)將有關(guān)事宜通知如下：

培訓(xùn)時間及地點

2021年09月23日-09月26日（23日報到）地點：重慶

2021年10月28日-10月31日（28日報到）地點：北京

2021年11月26日-11月29日（26日報到）地點：廣州

2021年12月24日-12月27日（24日報到）地點：杭州

培訓(xùn)方式

本培訓(xùn)班重視技術(shù)基礎(chǔ)，強調(diào)實際應(yīng)用，采用技術(shù)原理與項目實戰(zhàn)相結(jié)合的方式進行教學(xué)。通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、人工智能系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員掌握人工智能基礎(chǔ)與專門知識，獲得較強的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計、實現(xiàn)能力。

提供實際的應(yīng)用案例供學(xué)員動手實驗練。實驗內(nèi)容包括tensorflow2.4/keras2.4環(huán)境構(gòu)建、圖數(shù)據(jù)庫NEO4J安裝與使用等。

培訓(xùn)對象

1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員；碩士及博士研究生。

2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員；

3、人工智能系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計與編程人員；

4、對人工智能技術(shù)感興趣的其他人員。

中國信息化人才培訓(xùn)中心

公開課程：每年超過100場。管理課程以“企業(yè)IT架構(gòu)建設(shè)、需求工程、IT項目管理、研發(fā)過程改進、IT產(chǎn)品生命周期管理、產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新”等為主；技術(shù)課程以“軟件架構(gòu)設(shè)計、J2EE框架開發(fā)、微軟Moss框架開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全與運維、數(shù)據(jù)庫”等 IT技術(shù)。

會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準(zhǔn)）

第一天	第一部分：人工智能基礎(chǔ)	1.1　人工智能（AI）概述 1.２　AI研究的主要技術(shù)問題 1.３　AI的主要學(xué)派 1.４　AI十大應(yīng)用案例（１）城市公共資源輔助優(yōu)化配置　（２）臨床醫(yī)療影像輔助診斷　（３）英語聽說考試語音評測　（４）智能供應(yīng)鏈設(shè)計系統(tǒng) （５）機器翻譯（６）智能客服機器人　（７）重點人群身份識別　（８）智能網(wǎng)絡(luò)視頻云服務(wù)　（９）人證比對實名認(rèn)證（１０）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺　 1.４　人工智能技術(shù)基礎(chǔ) １.４.１　搜索與推理技術(shù) １.４.２　知識表示
第一天	第二部分：基于知識的人工智能系統(tǒng)及應(yīng)用	２.１專家系統(tǒng)概念２.２專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　２.３專家系統(tǒng)開發(fā)工具２.４專家系統(tǒng)設(shè)計與實際應(yīng)用　２.４.１計算機故障診專家系統(tǒng)　　２.４.２基于Web與云計算平臺的設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)　 2.5? 規(guī)則引擎與JSR94規(guī)范 ?? 2.5.1 規(guī)則引擎產(chǎn)生背景 2.5.2 規(guī)則引擎概念 2.5.3 規(guī)則引擎架構(gòu) 2.5.4 JSR94 規(guī)范 --Java規(guī)則引擎API 2.5.5 典型規(guī)則引擎 2.5.6 規(guī)則引擎應(yīng)用案例（信用卡申請）
第二天	第三部分：知識圖譜	3.1? 知識圖譜概念 3.2? 知識圖譜與專家系統(tǒng) 3.3? 開放知識圖譜 3.4? 知識的提取、表示、存儲與檢索 3.5? 知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的應(yīng)用 3.6? 實驗：基于NEO4j的知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)
第二天	第四部分：基于聯(lián)接的人工智能系統(tǒng)及應(yīng)用	4.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 4.2　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法　 4.3　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法 4.4　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用 4.4.1　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦突水預(yù)測系統(tǒng)　　 4.4.2　融合專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真空成型機故障診斷系統(tǒng)
第三天	第五部分：基于深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)及應(yīng)用	5.1　機器學(xué)習(xí)概念 5.2　深度學(xué)習(xí)概念 5.3　卷積積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.4? 增強學(xué)習(xí) 5.5? 遷移學(xué)習(xí) 5.6? 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 5.7? 主流深度學(xué)習(xí)框架 5.7.1 TesorFlow 2.4（安裝與實例運行） 5.7.2 ?Keras2.4 （安裝與實例運行） 5.7.3? pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)上機實驗（1）手寫體數(shù)字識別（2）時裝識別（3）情感識別
第三天	第六部分：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與人臉識別	6.1 ?目標(biāo)檢測（object detection）概念 6.2 傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法 6.3? 基于區(qū)域建議(候選框)的目標(biāo)識別算法 6.3.1? R-CNN 6.3.2? Fast R-CNN 6.3.3? Faster R-CNN 6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔網(wǎng)絡(luò) 6.4? YOLO——One-Stage目標(biāo)檢測算法 6.5? SSD與 Retina-Net 6.6? 基于ImageAI? 的計算機視覺編程庫 6.9人臉識別關(guān)鍵技術(shù)概述 6.10人臉檢測算法 6.10.1 人臉檢測算法 MTCNN 6.11 人臉識別算法 - Google FaceNet（2015） 6.11 基于MTCNN和facenet實現(xiàn)人臉檢測和人臉識別實驗

會議嘉賓
（最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準(zhǔn)）

張璟

博士畢業(yè)于西安交通大學(xué)電信學(xué)院，現(xiàn)為西安理工大學(xué)大學(xué)計算機學(xué)院2級教授，博士生導(dǎo)師，陜西省***專家組專家。

2000年9-12月訪問美國密西根大學(xué)、日本大學(xué)，2012-2019年先后訪問美國加州大學(xué)圣芭芭拉分校、斯坦福大學(xué)、克萊姆森大學(xué)、喬治亞理工學(xué)院。

曾任西安理工大學(xué)計算機學(xué)院副院長、陜西省信息化專家組專家、陜西省制造業(yè)信息化專家組專家，計算機學(xué)院副院長、計算機學(xué)科帶頭人，西北工業(yè)大學(xué)兼職研究員。1985年以來，主要從事人工智能、因特信息網(wǎng)方面的教學(xué)與研究，進行過多個實用人工智能系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計與開發(fā)。主持完成科研項目35項，其中國家863課題6項、陜西省科技攻關(guān)項目2項、企業(yè)委托項目14項。獲省、部級科技獎勵6項。

2010年以來，主要從事云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與深度學(xué)習(xí)方面的研究開發(fā)與教學(xué)。曾用人工智能語言Prolog實現(xiàn)計算機故障診斷專家系統(tǒng)；用C語言實現(xiàn)煤礦突水預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；用專家系統(tǒng)工具Jess工具設(shè)計企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺；用tensorflow/Keras/Phtyon 實現(xiàn)手寫體數(shù)字識別、電影評價情感識別系統(tǒng)，設(shè)計股票預(yù)測系統(tǒng)，人臉識別系統(tǒng)。

典型人工智能方面的成果：

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)理論及其在煤礦水害預(yù)測中的應(yīng)用,1997年12月獲機械工業(yè)部科技進步三等獎。

2.國家電子類規(guī)劃教材：人工智能基礎(chǔ)，電子工業(yè)出版社，2000年3月。（ISBN 7-5053-5725-5/G.489）

3.實時控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及推理算法，模式識別與人工智能，第8卷第2期（1995年6月）