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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；
2.分類算法理論與實戰；
3.降維算法理論與實戰；
4.聚類算法理論與實戰；
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(tong)過展示教師的實際科研成(cheng)果，講述人工(gong)智(zhi)能與(yu)知識(shi)(shi)圖譜(pu)(pu)的技術原理與(yu)應(ying)用(yong)系(xi)統開發(fa)方法、知識(shi)(shi)圖譜(pu)(pu)系(xi)統開發(fa)工(gong)具使用(yong)方法。使學員掌握知識(shi)(shi)圖譜(pu)(pu)基(ji)礎與(yu)專(zhuan)門知識(shi)(shi)，獲得較(jiao)強的知識(shi)(shi)圖譜(pu)(pu)應(ying)用(yong)系(xi)統的分析、設(she)計、實現能力。

二、培訓特色
本次培訓從實戰(zhan)的(de)角度對深(shen)(shen)度學習(xi)技術進(jin)行了全面(mian)的(de)剖(pou)析，并結合實際案(an)例分析和探討深(shen)(shen)度學習(xi)的(de)應用場景，給深(shen)(shen)度學習(xi)相關從業人員以指導(dao)和啟迪。

三、日程安排
機器學習基礎1.機器學習的開發過程
2.監督學習的處理模式
3.無監督學習的處理模式
4.機器學習模型的開發步驟
5.機器學習模型開發的要點
機器學習實戰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.模型調優提高物體識別精度
循環神經網絡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規則與演示
2.Q-Table局限性
3.爬山算法獲取最優解
4.DQN 強化神經網絡
5.DQN原理分析
6.強化(hua)學習模型(xing)部署與應(ying)用(yong)

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