曙海教学优势
曙海培训的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系。曙海培训的课程在业内有着响亮的知名度。
本课程，秉承二十一年积累的教学品质，以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。
人工智能培训，深度学习培训
近期中科信软给苏州微木智能系统有限公司举办了人工智能培训，培训效果获得了客户的客户的高度认可
一．培训目标：
通过本课程的培训, 学员可以掌握人工智能领域的最新进展, 掌握Python语言人工智能的软件开发技术, 具备独立从事人工智能领域研究和开发的技能.
二．学员基础要求：
学员需要具备一定的编程基础, 对数理统计或者机器学习有初步的了解.
三．培训时间：4个半天
四．培训预期收益
学员具备人工智能程序的开发技能, 利用智能服务发挥大数据潜在的数字价值.
五．培训方式：
集中授课以及实际案例操作.
六．培训课程内容设置：
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主题 |
内容 |
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人工智能基础
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决人工智能的技术体系：知识表示、启发式搜素, 多智能体理论、类脑智能等. 人工智能与机器学习：统计机器学习、深度学习、强化学习等 |
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深度学习基础
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人工神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络、反向传播算法等. |
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深度学习框架I
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Tensorflow + Keras 安装与使用方法. Anaconda 安装与使用. Pycharm 集成开发环境. Jupyter 开发环境搭建 |
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深度学习框架II |
Pytorch安装与使用方法 多维张量的定义和使用 自动求导机制和使用 Caffe的安装和使用 |
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机器学习分类算法 |
贝叶斯分类算法 决策树与随机森林分类算法 支持向量机分类算法 |
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机器学习回归与聚类算法 |
多元线性回归算法 逻辑回归算法 K-means聚类算法 层次聚类算法 |
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深度学习算法 |
传统神经网络结构与反向传播算法 卷积神经网络与随机梯度下降 网络模型过拟合与欠拟合 网络模型参数调整策略 限制玻尔兹曼机等神经网络 循环神经网络LSTM |
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深度学习应用案例
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人脸识别与行人识别应用案例. 风格转换与目标检测案例 分布式算法模型部署与应用方案 |
