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人工智能實踐公開課

一、培訓收益 
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：
1.回歸算法理論與實戰(zhàn)；
2.分類算法理論與實戰(zhàn)；
3.降維算法理論與實戰(zhàn)；
4.聚類算法理論與實戰(zhàn)；
5.神經網絡算法；
6.Tensorflow DNN CNN構建；
7.基于OpenCV計算機視覺識別；
8.從0到1完成知識圖譜構建；
9.通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識，獲得較強的知識圖譜應用系統(tǒng)的分析、設計、實現能力。

二、培訓特色
本次培訓從實戰(zhàn)的角度對深度學習技術進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景，給深度學習相關從業(yè)人員以指導和啟迪。

三、日程安排
機器學習基礎1.機器學習的開發(fā)過程
2.監(jiān)督學習的處理模式
3.無監(jiān)督學習的處理模式
4.機器學習模型的開發(fā)步驟
5.機器學習模型開發(fā)的要點
機器學習實戰(zhàn)1.分類
2.回歸
3.時間序列分析
4.關聯分析
5.聚類與降維
深度學習基礎1.神經元與神經網絡
2.激活函數的點火機制
3.Sigmoid函數與參數優(yōu)化
4.梯度下降法
5.簡單感知機
6.多層感知機
7.Tensorflow實現感知機
8.Keras實現感知機
9.PyTorch實現感知機 
深度學習進階1.前饋神經網絡
2.誤差反向傳播
3.創(chuàng)建神經網絡
4.Fashion-MNIST圖像識別
5.TensorFlow構建圖像識別網絡模型
6.Keras構建圖像識別網絡模型
7.PyTorch構建圖像識別網絡模型
卷積神經網絡與圖像識別1.卷積神經網絡的結構
2.基于TensorFlow構建CNN
3.基于Keras構建CNN
4.基于PyTorch構建CNN
一般物體的圖像識別1.多分類數據集CIFAR-10介紹
2.CNN識別普通物體的結構
3.基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型
4.基于Keras + CNN構建物體識別模型
5.基于PyTorch + CNN構建物體識別模型
6.模型調優(yōu)提高物體識別精度
循環(huán)神經網絡1.RNN基本結構
2.LSTM文章生成
3.GRU圖像生成
4.VEA圖像生成
5.GAN圖像生成
Open CV與圖像識別1.OpenCV安裝
2.基于OpenCV物體檢測
3.圖像檢測與圖像保存
知識圖譜概述1.知識圖譜（KG）概念
2.知識圖譜的起源與發(fā)展
3.典型知識圖譜項目簡介
4.知識圖譜技術概述
5.知識圖譜典型應用
知識存儲1.知識圖譜數據庫
2.知識圖譜存儲方法
3.基于Neo4j的知識存儲實踐
4.開源知識存儲工具理論與實踐
知識圖譜案例基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索
GYM與強化學習1.GYM安裝與游戲獎罰設置
2.強化學習的與眾不同
3.馬爾科夫性質與決策過程
4.SARSA 算法介紹與推導
5.蒙特卡洛多步采樣
基于DQN神經網絡構建1.CartPole規(guī)則與演示
2.Q-Table局限性
3.爬山算法獲取最優(yōu)解
4.DQN 強化神經網絡
5.DQN原理分析
6.強化學習模型部署與應用

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