随着国家在人工智能领域的战略布局，人工智能已经应用于各个方面：专家系统、自动推理、图像识别、模式识别、语音识别、自然语言理解、指纹识别、人脸识别、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。但是，有没有一种方法能迅速把握精髓，从而更快的进入人工智能的广阔天地呢？
本次培训采用深入理论+浅出实践相结合的模式。在理论上，精选最关键最重要的理论，为进一步获取相关知识打下基础。在实践上，精选目前比较有启发性的案例，既帮助我们理解理论，更能帮助我们开阔思路，为研发相关领域的人工智能系统，提供一条思考脉络。
培训目的
1、深层次掌握人工智能理论，到达人工智能的突破口，探知最核心的秘密。
2、理论应用于实际项目，不只是了解，更在于掌握。
3、把握人工智能的新应用，理解时代趋势，不再为了人工智能而人工智能。
4、一个交流探讨的高级别平台。
证书
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“人工智能：机器学习和深度学习”结业证书。
培训对象
架构师、分析师、项目经理、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。
培训内容
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时间 |
内容 |
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第一天 上午 |
第一讲 人工智能简介 1.1 什么是人工智能 1.2 为什么要人工智能 1.3 人工智能的发展简史 1.4 人工智能的现实案例举例 第二讲 最优分类面和支持向量机 2.1 什么是最优分类面 2.2 支持向量机的本质是什么 2.3 支持向量机在线性不可分时怎么办 2.4 支持向量机中核函数如何选择 |
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第一天 下午 |
第三讲 决策树 3.1 什么是非数值特征 3.2 为什么要引入决策树 3.3 如何设计决策树 3.4 如何构造随机森林 3.5 决策树在医疗系统中的应用案例 第四讲 深度学习之始：线性回归神经网络 4.1 人工神经网络的设计动机是什么 4.2 单个神经元的功能 4.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法 4.4 人工神经网络中需要注意的问题 4.5 人工神经网络在文字识别、手写识别中的应用案例 |
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第二天 上午 |
第五讲 卷积神经网络 5.1 卷积以及卷积网络的概念 5.2 为什么在使用卷积网络 5.3 卷积网络的结构设计 5.4 卷积网络在围棋中的应用 5.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例 第六讲 循环神经网络 6.1 为什么要使用循环神经网络 6.2 1-of-N编码 6.3 循环神经网络的介绍 6.4 长短期记忆网络 6.5 长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例 |
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第二天 下午 |
第七讲 深度学习中的技巧和注意事项 7.1 深度学习中过学习问题的处理 7.2 如何选择损失函数 7.3 如何并行化 7.4 如何解决深度学习中梯度消失问题 7.5 如何选择激励函数 7.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构 第八讲 使用深度学习进行目标检测、人脸识别以及自然语言处理 |
汇款、微信转帐
汇款信息：
单位名称：北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行：工行海淀西区支行
账号：0200 0045 1920 0043 667
开户银行代码：1021 0000 0458
微信转账：
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步骤二：点击打开“扫一扫”后，会出现一个扫描框，将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内，即可自动扫描，并显示支付信息，输入付款金额。
（中科院计算所培训中心二维码）
步骤三：点击 “添加付款备注”，填写付款人姓名和单位全称，所有信息核对无误后，点击“确认付款”，完成支付。
