课程简介
了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域
目标收益
结合实际应用举例和和业界趋势分析
主流技术方案、能力和发展方向
培训对象
对 AI 特别是深度学习算法原理和应用感兴趣
课程大纲
| 1 赋予计算机学习数据的能力 |
1.1构建智能机器将数据转化为知识 1.2机器学习的三种不同方法 a 通过监督学习对未来事件进行预测 b 通过强化学习解决交互式问题 c 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 1.3基本术语及符号介绍 1.4构建机器学习系统的蓝图 a 数据预处理 b 选择预测模型类型并进行训练 c模型验证与使用未知数据进行预测 |
| 2. 深度学习概要 |
- 什么是深度学习 - 与机器学习的异同 - 神经网络和深度学习 |
| 3. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP |
- 神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation - 神经元网络 Neuron Networks - 训练网络 Training Networks - Back-propagation 算法和计算图 - 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate |
| 4. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network |
- CNN 原理和构造： - 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer - 特征图 Feature Maps - 池化层 Pooling - 全连接层 Full Connected Layer |
| 5. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks |
- RNN 原理 - 处理序列（Sequence）数据的神经网络 - 循环神经网 RNN 架构 - RNN训练：如何在训练中获得稳定的梯度下降 - RNN 网络演化历史：RNN，LSTM，GRU 结构比较和分析 |
| 6. 当前应用 |
6.1 金融业： - 征信与反欺诈 - 定价 6.2图形图像： - 人脸识别 - 视频识别 - 自动图像描述 6.3自然语言理解 - 情感分类 - 用户意图识别 - 机器翻译 - 阅读理解 和 自动 QA 6.4体育 - 球员训练 - 球队组建 6.5 医疗 - 医疗影像识别 a糖尿病病变鉴别 b心血管核磁共振界别 c 读心术 - 病例辅助判定 - 药物试验 6.6安防 - 犯罪率预测 - 寻人 6.7社交 - 婚恋匹配 - 舆情分析 6.8城市管理建设 - 拥堵预测 - 房价预测 |
| 7. 未来发展方向 |
7.1计算能力的发展 - CPU / GPU / TPU 7.2 模型算法的发展 - 生成对抗网络 GAN: Generative Adversarial Network - 迁移学习 - 感知：状态、情感、逻辑 7.3应用的发展 - 智能家居和穿戴智能 |
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1 赋予计算机学习数据的能力 1.1构建智能机器将数据转化为知识 1.2机器学习的三种不同方法 a 通过监督学习对未来事件进行预测 b 通过强化学习解决交互式问题 c 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 1.3基本术语及符号介绍 1.4构建机器学习系统的蓝图 a 数据预处理 b 选择预测模型类型并进行训练 c模型验证与使用未知数据进行预测 |
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2. 深度学习概要 - 什么是深度学习 - 与机器学习的异同 - 神经网络和深度学习 |
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3. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP - 神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation - 神经元网络 Neuron Networks - 训练网络 Training Networks - Back-propagation 算法和计算图 - 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate |
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4. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 原理和构造： - 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer - 特征图 Feature Maps - 池化层 Pooling - 全连接层 Full Connected Layer |
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5. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks - RNN 原理 - 处理序列（Sequence）数据的神经网络 - 循环神经网 RNN 架构 - RNN训练：如何在训练中获得稳定的梯度下降 - RNN 网络演化历史：RNN，LSTM，GRU 结构比较和分析 |
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6. 当前应用 6.1 金融业： - 征信与反欺诈 - 定价 6.2图形图像： - 人脸识别 - 视频识别 - 自动图像描述 6.3自然语言理解 - 情感分类 - 用户意图识别 - 机器翻译 - 阅读理解 和 自动 QA 6.4体育 - 球员训练 - 球队组建 6.5 医疗 - 医疗影像识别 a糖尿病病变鉴别 b心血管核磁共振界别 c 读心术 - 病例辅助判定 - 药物试验 6.6安防 - 犯罪率预测 - 寻人 6.7社交 - 婚恋匹配 - 舆情分析 6.8城市管理建设 - 拥堵预测 - 房价预测 |
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7. 未来发展方向 7.1计算能力的发展 - CPU / GPU / TPU 7.2 模型算法的发展 - 生成对抗网络 GAN: Generative Adversarial Network - 迁移学习 - 感知：状态、情感、逻辑 7.3应用的发展 - 智能家居和穿戴智能 |
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