人工智能在制造企業應用案例
講(jiang)師：尹(yin)立慶(qing) 瀏覽次(ci)數：2560
課程描述INTRODUCTION
人工智能在制造企業應用
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安(an)排SCHEDULE
課(ke)程大綱Syllabus
人工智能在制造企業應用
課程簡介
人工智能（AI，Artificial Intelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
隨著人工智能時代的快速到來，以及人工智能在生產生活中迅速應用，人工智能重要性越發突出，本課程是針對人工智能時代的特點，尹老師總結多年人工智能工作經驗，而精心設計的課程。
培訓目標
1、 深入剖析人工智能發展現狀、未來發展趨勢；
2、 介紹人工智能技術應用領域，并指出企業如何實施落地人工智能技術；
3、 介紹人工智能的概念、技術、模型、應用等；
4、 介紹人工智能在裝備制造企業應用實踐等；
培訓對象
1、 即將投身于人工智能領域的企業或者個人；
2、 系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員；
3、 政府機關，金融保險、移動互聯網、能源行業等人工智能相關人員；
4、 高校、科研院所統計分析研究員，涉及到人工智能的人員；
課程內容：
第1個主題： 人工智能概述（介紹人工智能（AI）的基礎知識、概念、發展歷史以及將來趨勢）
1、 案例研討：AlphaGo的基本原理，李世石與AlphaGo的對局分析
2、 什么是人工智能
3、 人工智能概述
4、 人工智能的歷史
5、 人工智能的概念
6、 人工智能當前發展水平
7、 人工智能未來趨勢預測
8、 人工智能的應用領域
9、 人工智能的國際主要流派和發展路線
10、 人工智能的國內研究情況
11、 弱人工智能
12、 強人工智能
13、 機器學習介紹
14、 深度學習介紹
15、 神經網絡介紹
第2個主題： 人工智能應用領域（介紹人工智能應用領域）
1、 人工智能在制造企業的應用
2、 計算機視覺（Computer Vision）
3、 自動駕駛（Autonomous Vehicle）
4、 推薦系統（Recommendation System）
5、 自然語言處理（Natural Language Processing）
6、 個性化醫療（Personalized Medicine）
7、 乳腺癌細胞有絲分裂偵測-IDSIA
8、 預測新藥物的毒性-Johannes Kepler University
9、 理解基因突變預防疾病-University of Toronto
10、 Credit: Carnegie Melon University
11、 語音冠心病診斷-Beyond Verbal
12、 機器人（Robot）
13、 無人直升機
14、 助理或殺手？（Assistant or Killer?）
15、 金融（Finance）智慧金融
16、 刷臉支付
17、 個性化保險政策
18、 信用卡反欺詐
19、 信貸反欺詐
20、 Google股價預測
21、 When Program becomes Programmer
第3個主題： 強人工智能核心技術（介紹強人工智能（AI）的核心技術）
1、 知識
2、 思維
3、 情感
4、 主動
5、 學習
第4個主題： 機器學習（介紹機器學習概念為深度學習奠定基礎）
1、 機器學習能學習什么？
2、 機器學習是如何學習的？
3、 從哪里學習？
4、 學習的目的是什么？
5、 學習的方法是什么？
6、 監督式學習
7、 非監督式學習
8、 半監督式學習
9、 強化學習
10、 訓練集、測試集與驗證集
11、 模型評分
12、 損失函數
a) 最小二乘法
b) 梯度下降
c) 極大似然
13、 激活函數
a) S型曲線
b) 反正切
c) relu
d) 階躍
14、 二元分類器
15、 多元分類器
a) Softmax
16、 求導
17、 求偏導
18、 鏈式求導
19、 機器學習的過程
a) 收集數據
b) 預處理數據
c) 探知數據
d) 分析數據
e) 選擇模型
f) 訓練模型
g) 評估模型
h) 發布模型
第5個主題： 深度學習（介紹深度學習的基礎知識、特征）
1、 深度學習介紹
2、 深度學習概念
3、 深度學習特征
4、 深度學習基本思想
5、 淺層學習與深度學習
6、 深度學習與神經網絡
7、 深度學習的訓練過程
8、 深度學習的常用模型
9、 深度學習的應用
10、 深度學習算法模型應用領域
11、 深度學習算法模型優劣勢剖析
第6個主題： 人工智能在制造企業應用案例（介紹人工智能在制造企業的融合與應用）
1、 可口可樂生產制造案例
2、 飲料行業、食品行業生產制造案例
3、 數字化、網絡化、智能化
4、 整合產業鏈，高效低成本
5、 消費者參與創新，定制化
6、 智能制造
7、 如何架構數字化工廠
第7個主題： 人工智能在裝備制造領域案例剖析（分享人工智能在裝備制造領域案例）
1、 融合AI深度學習技術
2、 柔性自動化生產線
3、 臺達機電柔性生產線
4、 寶馬自動化生產流水線
5、 智能裝配機器人
6、 智能制造產業鏈
7、 傳感器嵌入式芯片
8、 射頻技術
9、 物聯網技術
10、 智能芯片
人工智能在制造企業應用
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/253109.html
已開課時間Have start time
- 尹立慶
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