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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

人工智能概況和前沿展望培訓大綱

1 賦予計算機學習數據的能力
1.1構建智能機器將數據轉化為知識
1.2機器學習的三種不同方法
a 通過監督學習對未來事件進行預測
b 通過強化學習解決交互式問題
c 通過無監督學習發現數據本身潛在的結構
1.3基本術語及符號介紹
1.4構建機器學習系統的藍圖
a 數據預處理
b 選擇預測模型類型并進行訓練
c模型驗證與使用未知數據進行預測
2. 深度學習概要
什么是深度學習
與機器學習的異同
神經網絡和深度學習
3. 多層感知器模型 MultiLayer Perceptron – MLP
神經元 權重和激活 Neurons Weight Activation
神經元網絡 Neuron Networks
訓練網絡 Training Networks
Backpropagation 算法和計算圖
多種自適應學習率算法 Adaptive Learning Rate
4. 卷積神經網絡 Convolutional Neural Network
CNN 原理和構造：
核 Filter 和卷積運算 Convolutional Layer
特征圖 Feature Maps
池化層 Pooling
全連接層 Full Connected Layer
5. 循環神經網絡 Recurrent Neural Networks
RNN 原理
處理序列（Sequence）數據的神經網絡
循環神經網 RNN 架構
RNN訓練：如何在訓練中獲得穩定的梯度下降
RNN 網絡演化歷史：RNN，LSTM，GRU 結構比較和分析
6. 當前應用
6.1 金融業：
征信與反欺詐
定價
6.2圖形圖像：
人臉識別
視頻識別
自動圖像描述
6.3自然語言理解
情感分類
用戶意圖識別
機器翻譯
閱讀理解 和 自動 QA
6.4體育
球員訓練
球隊組建
6.5 醫療
醫療影像識別
a糖尿病病變鑒別
b心血管核磁共振界別
c 讀心術
病例輔助判定
藥物試驗
6.6安防
犯罪率預測
尋人
6.7社交
婚戀匹配
輿情分析
6.8城市管理建設
擁堵預測
房價預測
7. 未來發展方向
7.1計算能力的發展
CPU / GPU / TPU
7.2 模型算法的發展
生成對抗網絡 GAN: Generative Adversarial Network
遷移學習
感知：狀態、情感、邏輯
7.3應用的發展
智能家居和穿戴智能