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課程背景：

在國家發(fā)展的新時代，產業(yè)戰(zhàn)略已經向創(chuàng)新驅動轉移，從而迎接全球新一輪科技革命與產業(yè)變革的重大機遇和挑戰(zhàn)，在這個過程中，人工智能異軍突起，成為新時代的創(chuàng)新突破口。為了幫助相關人員更好的學習人工智能的理論與實踐。

培訓對象：

高級程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發(fā)的技術人員。

課程收益：

1，深層次掌握人工智能理論，到達人工智能的突破口，探知最核心的秘密。

2，理論應用于實際項目，不只是了解，更在于掌握實際研發(fā)方法。

3，通過與第一線研發(fā)人員的探討，理解研發(fā)的問題與解決方案，更深入的理解理論，更順暢的應用于實際。

課程大綱：

深入理論：

第一主題 人工智能介紹

1.1 什么是人工智能

1.2 為什么要人工智能

1.3 人工智能的發(fā)展簡史

1.4 人工智能的現實案例舉例

第二主題 深度學習之始：人工神經網絡

2.1 人工神經網絡的設計動機是什么

2.2 單個神經元的功能

2.3 人工神經網絡的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法

2.4 人工神經網絡中需要注意的問題

2.5 人工神經網絡在表情識別、流量預測中的應用案例

第三主題 深度學習中的技巧和注意事項

3.1 深度學習中過學習問題的處理

3.2 如何選擇損失函數

3.3 如何并行化

3.4 如何解決深度學習中梯度消失問題

3.5 如何選擇激勵函數

3.6 權值衰減、Dropout以及新的網絡架構

第四主題 卷積神經網絡

4.1 卷積以及卷積網絡的概念

4.2 為什么在使用卷積網絡

4.3 卷積網絡的結構設計

4.4 卷積網絡在圍棋中的應用

4.5 卷積神經網絡在圖像識別中的應用案例

第五主題 循環(huán)神經網絡

5.1 為什么要使用循環(huán)神經網絡

5.2 1-of-N編碼

5.3 循環(huán)神經網絡的介紹

5.4 長短期記憶網絡

5.5 長短期記憶網絡在自然語言處理中的應用案例

第六主題 人工智能未來展望

6.1 監(jiān)督學習中的新應用

6.2 強制學習中的新應用

6.3 非監(jiān)督學習中的新應用

6.4 DeepMind介紹

淺出體驗：

1、使用深度學習進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理。

2、進入某身份識別國家工程實驗室并參觀。

3、AI產品研發(fā)過程分享：從技術信仰到價值務實。

4、產品研發(fā)案例分享：

1）多維生物特征身份認證在安防領域中的應用

2）多媒體分析與處理及其應用

5、討論互動：學員提出問題并進行相互討論，相關研發(fā)人員釋疑并與學員互動。

6、學員寫出（或交流）體驗的收獲與體會。

7、技術負責人做最后總結。

司老師

清華大學博士，人工智能方面專家，在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍，在機器學習和模式識別領域頂級期刊IEEE TPAMI等期刊發(fā)表多篇論文，擁有5個中國專利和1個美國專利，是人工智能、深度學習、機器學習和圖像處理和模式識別領域的實戰(zhàn)派專家。

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