全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期

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全国AI人工智能与Python专项实践科研技术培训 ·第十六期

各企事业单位、高等院校及科研院所：

为进一步推动大数据、人工智能技术的发展与进步，帮助更多企事业单位、高校培养大数据与人工智能专业人才，为此北京盛世元鸿职业技能教培中心（www.shengshiyuanhong.com.cn）特邀人工智能学术和机器学习研发领域一线专家共同举办此次“Python与人工智能（AI）案例实践”将于2021年3月28日-30日在腾讯会议直播方式与各界人士进行教学交流！协同中国管理科学研究院职业教育研究所联合主办（http://www.camec.org.cn/Show.aspx?n=268）

欢迎人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、本科生、工程师及有志于python、机器学习、深度学习研究的从业者参加。具体事宜如下：

一、时间：2021年3月28日—2021年3月30日 地点：线上授课 （腾讯会议直播）

二、课程优势：

①报名一次后期可免费参加相同内容课程，直到学会为止  ②建立微群，可随时咨询培训老师问题

③免费提供后期技术指导工作                                          ④学生报名优惠，组团报名优惠

⑤可根据学员想学习的内容讲解                                       ⑥三天全程视频可录制发给参课学员

三、培训目标

1：掌握机器学习的思维方式和关键技术及算法；

2：掌握人工智能程序编程，包括Python基础使用，科学计算包numpy使用、绘图工具包使用；

3：了解机器学习和深度学习在当前工业界的落地应用；

4：掌握Tensorflow框架在卷积神经网络、长短时记忆网络、循环神经网络等应用技巧与细节分析；

5：能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码，能开发出一些实际的应用项目并运用 Python进行机器学习与深度学习的研究工作。

四、主讲专家

AI创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

五、参会对象

全国各省市从事人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等相关企事业单位的科研技术人员，各省市大学相关专业的老师、研究生、本科生、工程师及有关于Python、机器学习、深度学习研究的从业者！

Python与人工智能（AI）——课程大纲

时间	大章节	小章节
第一天	一、人工智能与机器学习基础	1.人工智能概述   2.机器学习概述 3.机器学习算法应用分析
	二、python基础学习	1.print使用         2.运算符和变量 3.循环               4.列表元组字典 5.if条件            6.函数 7.模块               8.类的使用 9.input用法         10.文件读写 11.异常处理
	三、.科学计算包numpy使用学习	1.numpy的属性 2.创建array 3.numpy的运算 4:随机数生成以及矩阵的运算 5.numpy的索引 6.array合并 7.array分割
	四、绘图工具包matplotlib学习	1.基础用法 2.figure图像 3.设置坐标轴 4.legend图例 5.scatter散点图
	五、回归算法	1.一元线性回归      2.代价函数   3.梯度下降法      4.sklearn一元线性回归应用 5.多元线性回归   6.sklearn多元线性回归应用 案例：葡萄酒质量和时间的关系
	六、KNN分类算法	1.KNN分类算法介绍    2.KNN分类算法应用    3.KNN实现 案例：鸢尾花分类
	七、决策树算法	1.决策树算法介绍 2.熵的定义 3.决策树算法与应用实现 案例：用户购买行为预测
第二天	八、K-means聚类算法	1.K-means算法介绍   2.K-means算法应用 3.K-means算法实际应用案例 案例：NBA球队实力聚类分析
	九、集成算法与随机森林	1.Bagging算法介绍 2.随机森林建模方法 3.Adaboost算法介绍 4.Stacking算法介绍 5.Voting算法介绍 6.案例：泰坦尼克号船员获救预测项目
	十、天气预测项目	1.数据特征分析 2.特征处理 3.模型搭建 4.模型调参
	十一、深度学习基础-神经网络介绍	1.人工神经网络发展史 2.单层感知器 3.激活函数，损失函数和梯度下降法 4.BP算法介绍 案例：BP算法解决手写数字识别问题
	十二、Tensorflow基础应用	1.Mnist数据集合Softmax讲解 2.使用BP神经网络搭建手写数字识别 3.交叉熵(cROSs-entropy)讲解和使用 4.过拟合,正则化,Dropout 5.各种优化器Optimizer
第三天	十三、卷积神经网络CNN应用	1.CNN卷积神经网络 2.卷积层、池化层（均值池化、最大池化） 3.CNN手写数字案例
	十四、长短时记忆网络LSTM应用	1.RNN循环神经网络 2.长短时记忆网络LSTM 3.LSTM应用案例
	十五、使用VGG16模型与Inception模型完成场景分类	1.数据准备 2.数据增强 3.模型搭建 4.模型训练 5.结果测试
	十六、自然语言处理技术介绍	1. word2vec介绍 2.Transformer模型介绍 3.Self-Attention机制介绍 4.多头注意力机制介绍 5..Bert模型介绍
	十七、自然语言处理项目实战	1.用CNN训练一个新的文本分类模型 2.用LSTM训练一个新的文本分类模型 3.用Bert训练一个新的文本分类模型
	十八、目标检测模型介绍	1.目标检测项目介绍 2.R-CNN模型介绍 3.SPPNET模型介绍 4.Fast-RCNN模型介绍 5.Faster-RCNN模型介绍
	十九、目标检测模型实战	1.项目安装配置环境 2.准备数据集 3.使用训练好的目标检测模型进行预测 4.用自己的数据训练新的目标检测模型
	二十、辅助课程	1、针对性解决学员疑难问题进行答疑讨论 2、建立微群交流 3. 配备深度学习电子版教材

六、参会费用及证书认证

A: 统一收费：3900元/人（含培训费、证书认证费、资料费、指导费、发票费）

颁发：北京盛世元鸿职业技能教培中心颁发“人工智能技术工程师”证书

B: 统一收费：4300元/人（含培训费、资料费、指导费、证书认证及发票费）

颁发：中国管理科学研究院职业教育研究所颁发“Python算法工程师”证书

注：该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。申报资料：请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明（学生证、毕业证、学位证都可）电子版即可。费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的学员请联系会务老师要会议通知；

七、专项优惠政策（优惠不可同时享有）

①: 同5人报名可享有一位免费名额

②: 学生报名可享有优惠200/人

③: 同三人及以上可优惠300/人

④:参加线上课程，后期本人可免费参加相同内容课程。

八、报名方式：

联 系：会务处-刘老师      手 机：18311050656        （微信同步）

   座 机：010-53350015       邮 箱：1549935216@qq.com