《人工智能：走進企業(yè)的體驗式學習》課程詳情
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隨著人工智能技術的快速發(fā)展以及國家在人工智能領域的戰(zhàn)略布局，人工智能已經(jīng)應用于各個領域，并引起了各行各業(yè)相關人員的興趣。問題在于：人工智能的理論比較抽象，學習起來比較困難，如何能在更短的時間里，學習到更深入的東西呢？這就需要有良好的學習方法。
人工智能已經(jīng)形成了一套完整的理論體系，理論搞懂了，也就是從根上搞清楚了，應用就很簡單了。但如何學習理論呢？從理論到理論是沒有出路的，理論來自于實踐，又服務于實踐。學習理論最好的方法就是在實踐中學習和思考，在實踐中歸納和總結。所以體驗式學習恰恰是學習理論最好的方法。
本課程將采取一套全新的教學方法：首先闡述人工智能中最關鍵的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡理論，然后全體學員一起走進某國家工程實驗室，與第一線人工智能技術人員進行面對面交流探討，理解他們研發(fā)并卓有成效應用的諸如聲紋識別、人臉識別、多媒體計算與處理、多維生物識別等方面的技術思維與方法。這種到第一線去體驗，在體驗中理解理論，在體驗中感受實踐，又從另一領域中的體驗獲取靈感，進而擴大思路，在自己所處的領域中實現(xiàn)創(chuàng)新，將會形成知識獲取與應用的最佳途徑。
通過這種方法進行學習，將會使學員不僅理解人工智能技術，更提升一種獲取知識的能力，是一種更廣博的能力提升，這也是本課程最重要的宗旨。


培訓內(nèi)容
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(xiàn)實案例舉例
第二主題 深度學習之始：人工神經(jīng)網(wǎng)絡
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計動機是什么
2.2 單個神經(jīng)元的功能
2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法
2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡中需要注意的問題
2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)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(shù)
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(shù)
3.6 權值衰減、Dropout以及新的網(wǎng)絡架構
第四主題 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
4.1 卷積以及卷積網(wǎng)絡的概念
4.2 為什么在使用卷積網(wǎng)絡
4.3 卷積網(wǎng)絡的結構設計
4.4 卷積網(wǎng)絡在圍棋中的應用
4.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別中的應用案例
第五主題 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
5.1 為什么要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2 1-of-N編碼
5.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹
5.4 長短期記憶網(wǎng)絡
5.5 長短期記憶網(wǎng)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(chǎn)品研發(fā)過程分享：從技術信仰到價值務實。
4、產(chǎn)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。



《人工智能：走進企業(yè)的體驗式學習》培訓受眾
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。

《人工智能：走進企業(yè)的體驗式學習》課程目的
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。


《人工智能：走進企業(yè)的體驗式學習》所屬分類
綜合管理

《人工智能：走進企業(yè)的體驗式學習》所屬專題
企業(yè)重組、3G時代體驗式培訓、學習型組織構建與發(fā)展培訓、

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