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培訓(xùn)安排：2023年11月27日-30日 上海

培訓(xùn)費(fèi)用：8800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、平臺費(fèi)、資料費(fèi)以及直播視頻回放一年等費(fèi)用）。

培訓(xùn)證書：本課程由中國信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《人工智能高級工程師》證書，證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

課程收益：課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括——

1.回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn)

2.決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)

3.集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)

4.聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

6.Tensorflow DNN CNN構(gòu)建

7.基于OpenCV計(jì)算機(jī)視覺識別

8.YOLO目標(biāo)識別框架

9.從0到1完成知識圖譜構(gòu)建

10.通過展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)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(xué)員掌握知識圖譜基礎(chǔ)與專門知識，獲得較強(qiáng)的知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)能力。

課程大綱：

機(jī)器學(xué)習(xí)與線性回歸算法

1.線性回歸介紹與公式推導(dǎo)

2.多變量線性歸回歸與梯度下降

3.預(yù)測銷量與廣告投放相關(guān)性預(yù)測

4.數(shù)據(jù)升維與PCA降維

5.數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化

6.欠擬合與過擬合

7.訓(xùn)練結(jié)果的可視化

8.保存模型與再加載

邏輯回歸與決策樹實(shí)戰(zhàn)

1.項(xiàng)目背景與需求分析

2.特征工程之標(biāo)準(zhǔn)化

3.基本預(yù)處理操作

4.上采樣與下采樣

5.混淆矩陣可視化函數(shù)

6.模型的訓(xùn)練與準(zhǔn)確率,精確率,召回率

決策樹、集成學(xué)習(xí)識別銀行高風(fēng)險(xiǎn)貸款

1.信息增益與算法原理介紹

2.數(shù)據(jù)分析、特征工程

3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化參數(shù)

4.隨機(jī)森林、正向激勵算法

5.采用決策樹識別高風(fēng)險(xiǎn)貸款

Tensorflow2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.Tensorflow安裝

2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識

3.Tensorflow線性回歸

4.Tensorflow非線性回歸

5.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解

6.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識別

7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

8.過擬合,正則化,Dropout

9.各種優(yōu)化器Optimizer

10.改進(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)

11.模型保存與載入

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CIFAR圖形圖像識別項(xiàng)目

1.CIFAR項(xiàng)目需求介紹

2.分析愛data_batch數(shù)據(jù)集

3.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

4.卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù)

采用CNN完成CIFAR物體分類

1.人臉識別數(shù)據(jù)集與算法介紹

2.模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.人臉損失函數(shù)設(shè)計(jì)

4.模型與參數(shù)調(diào)優(yōu)

Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架

1.Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架介紹

2.基于Keras情感類分析

3.動物分類器實(shí)現(xiàn)

4.采用Keras實(shí)現(xiàn)非線性回歸

5.生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用

6.模塊結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化策略

7.采用Keras重構(gòu)TensorFlow項(xiàng)目

Open CV計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

1.OpenVINO框架介紹與安裝測試

2.OpenCV DNN中使用IE模塊加速

3.轉(zhuǎn)化工具與IE模塊加速

4.準(zhǔn)備人臉數(shù)據(jù)

5.CV掃描圖像、平滑、擴(kuò)張實(shí)現(xiàn)

6.DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別人臉

7.測試與調(diào)優(yōu)操作

8.基于Open CV DNN 構(gòu)建車輛與車牌檢查模型

YOYO目標(biāo)識別框架技術(shù)

1.標(biāo)檢測任務(wù)介紹

2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹

3.YOLO算法介紹

4.目標(biāo)分割任務(wù)介紹

5.全卷積網(wǎng)絡(luò)

6.雙線性上采樣

7.特征金字塔

8.Mask RCNN算法介紹

9.目標(biāo)分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

圖數(shù)據(jù)庫與構(gòu)建知識圖譜

1.知識圖譜核心技術(shù)：知識推理

2.知識圖譜應(yīng)用場景與抽取概述介紹

3.本體知識推理與任務(wù)分類

4.實(shí)體與關(guān)系、事件抽取技術(shù)

5.采用TxtCnn、CRF完成知識抽取

6.采用RNN、LSTM完成知識抽取

知識存儲與問答機(jī)器人構(gòu)建

1.知識存儲neo4j常用數(shù)據(jù)庫

2.Cyhper語言介紹

3.采用Py操作Neo4j數(shù)據(jù)庫

4.基于知識圖譜問答機(jī)器人構(gòu)建

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(xiàng)目簡介

4.知識圖譜技術(shù)概述

5.知識圖譜典型應(yīng)用

知識表示

1.基于符號主義的知識表示概述

1.1 謂詞邏輯表示法

1.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法

1.3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法

2 知識圖譜的知識表示

2.1 RDF和RDFS

2.2 OWL和OWL2

2.3 Json-LD與RDFa、MicroData

2.4 SPARQL查詢語言  

3 知識建模實(shí)戰(zhàn) Protege

知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（一） -神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例

3.深度學(xué)習(xí)概述

4.主流深度學(xué)習(xí)框架

4.1 TesorFlow

4.2 Caffe

5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

5.1 CNN簡介

5.2 CNN關(guān)鍵技術(shù):局部感知、卷積、池化、CNN訓(xùn)練

5.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

5.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

5.5 案例：利用CNN進(jìn)行手寫數(shù)字識別

知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（二） -基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）概述

2.基本RNN

3.長短時記憶模型(LSTM)

4.門控循環(huán)單元（GRU）

5.知識圖譜向量表示方法

5.1 向量表示法

5.2 知識圖譜嵌入

知識抽取與融合

1.知識抽取主要方法與方式

1.1 主要方法

1.2 主要方式

2 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

2.1 Direct Mapping

2.2 R2RML

3.面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

3.1 基于正則表達(dá)式的方法

3.2 基于包裝器的方法

4.面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

4.1 實(shí)體抽取

4.2 關(guān)系抽取

4.3 事件抽取

5.識挖掘

5.1知識挖掘流程

5.2 知識挖掘主要方法

6 知識融合

6.1 本體匹配

6.2 實(shí)體對齊

存儲與檢索

1.知識存儲與檢索基礎(chǔ)知識

2.知識圖譜的存儲方法

2.1基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的存儲

2.2 基于RDF數(shù)據(jù)庫的存儲

2.3 原生圖數(shù)據(jù)庫Neo4j存儲

3.圖譜構(gòu)建實(shí)踐 NEO4J

知識圖譜案例-基于Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲與檢索

培訓(xùn)講師：
劉老師：西安郵電學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，7年企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

覃老師：上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。

王老師：計(jì)算機(jī)博士，深入理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進(jìn)行了豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨(dú)立負(fù)責(zé)美團(tuán)用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項(xiàng)目。

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