人工智能实践项目案例分析与实战应用
时间地点：
2025年05月26-29日 西安
2025年08月24-27日 北京
2025年10月26-29日 成都
培训费用：8800元
赠送积分：8800
人工智能实践项目案例分析与实战应用详细内容
人工智能实践项目案例分析与实战应用
培训方式
专家面授 在线直播 精品录播
课程信息
课程时长 | 4天*6小时 | |||
面授+直播 +视频回放 | 面授 地点时间 | 西安 5月26-29日 | 北京 8月24-27日 | 成都 10月26-29日 |
直播时间 | 面授同步直播 | 面授同步直播 | 面授同步直播 | |
增值服务 | 提供视频回放免费学习一年 | |||
学习平台 | PC端：https://it.zpedu.com/ 移动端APP：IT云课 | |||
课程背景
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。
课程简介
中培伟业特邀相关领域权威专家精心打造了“人工智能实践项目案例分析与实战应用”课程，并定期开展公开课。本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析，探讨深度学习、机器学习、图像识别、知识图谱的应用场景。给相关从业人员以指导和启迪。
培训收益
通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员获得：
1. 理论知识与技能提升——深化理论理解、掌握实践技能、培养问题解决能力；
2. 行业洞察与经验积累——了解行业应用趋势，积累项目实施经验，拓展行业人脉资源；
3. 创新思维与能力培养——激发创新灵感，培养批判性思维，提升综合创新能力；
4. 职业发展与竞争力提升——增强就业竞争力，适应职业发展需求，助力职业转型与晋升。
带你一课打通人工智能实用技能
机器学习 | 深度学习 | 图像识别 |
人工智能的核心 涵盖机器学习的基础知识 重点讲解实战内容 | 实现人工智能的途径 掌握深度学习的基础知识 系统学习深度学习进阶知识 | 卷积神经网络与图像识别 一般物体的图像识别 Open CV与图像识别 |
知识图谱 | GYM与强化学习 | 基于DQN神经网络构建 |
知识图谱的起源 知识图谱典型案例分享 详细讲解知识存储 Neo4j人物关系知识图谱存储 与检索案例分析 | GYM安装与游戏奖罚 强化学习介绍 马尔科夫性质与决策过程 SARSA 算法 蒙特卡洛多步采样 | CartPole Q-Table 爬山算法 DQN 强化神经网络 DQN原理分析 强化学习模型 |
培训对象
Ø 政府、企业、学校IT相关技术人员；
Ø 高校相关专业硕士、博士研究生；
Ø 人工智能与知识图谱系统架构师与编程人员；
Ø 企业管理人员、技术主管、产品经理及决策者。
中培优势
老牌机构
19年企业IT培训经验，30+国内外资质授权，助力130万+IT人成长
师资雄厚
认证讲师资质，教学经验丰富，真实项目实战，突破瓶颈快提升
通关无忧
5W+精准题库，官方教材、自研讲义、模拟考试等多重通关保障
班型多样
面授、直播、精品录播、定制企业内训，全国循环开班，随报随学
平台专业
支持PC、APP端使用，满足多样化学习需求，更灵活更便捷
服务保障
社群共学、促学、专家答疑，报名、考试、取证、续证一站式服务
课程大纲
日程 | 主题 | 内容 |
第一天 | 机器学习基础 | 1. 机器学习的开发过程 2. 监督学习的处理模式 3. 无监督学习的处理模式 4. 机器学习模型的开发步骤 5. 机器学习模型开发的要点 |
机器学习实战 | 1. 分类 2. 回归 3. 时间序列分析 4. 关联分析 5. 聚类与降维 | |
第二天 | 深度学习基础 | 1. 神经元与神经网络 2. 激活函数的点火机制 3. Sigmoid函数与参数优化 4. 梯度下降法 5. 简单感知机 6. 多层感知机 7. Tensorflow实现感知机 8. Keras实现感知机 9. PyTorch实现感知机 |
深度学习进阶 | 1. 前馈神经网络 2. 误差反向传播 3. 创建神经网络 4. Fashion-MNIST图像识别 5. TensorFlow构建图像识别网络模型 6. Keras构建图像识别网络模型 7. PyTorch构建图像识别网络模型 | |
卷积神经网络与图像识别 | 1. 卷积神经网络的结构 2. 基于TensorFlow构建CNN 3. 基于Keras构建CNN 4. 基于PyTorch构建CNN | |
第三天 | 一般物体的图像识别 | 1. 多分类数据集CIFAR-10介绍 2. CNN识别普通物体的结构 3. 基于TensorFlow+CNN构建物体识别模型 4. 基于Keras+CNN构建物体识别模型 5. 基于PyTorch+CNN构建物体识别模型 6. 模型调优提高物体识别精度 |
YOLO与目标识别 | 1. YOLO介绍与版本安装 2. 基于YOLO物体检测 3. Labelimg物体标注 4. 目标检测与检测结果保存 | |
GYM与强化学习 | 1. GYM安装与游戏奖罚设置 2. 强化学习的与众不同 3. 马尔科夫性质与决策过程 4. SARSA 算法介绍与推导 5. 蒙特卡洛多步采样 | |
知识图谱的存储与检索 | 1. 知识图谱数据库 2. 知识图谱存储方法 3. 基于Neo4j的知识存储实践 4. 开源知识存储工具理论与实践 | |
第四天 | 注意力机制 | 1. 点积注意力机制 2. 编码与解码注意力 3. 注意力机制中的Q、K、V 4. 自注意力与多头注意力 |
TransFormer架构解析 | 1. 各种注意力的应用 2. 编码器输入与位置编码 3. 编码器的内部结构 4. 训练自己的TransFormer模型 | |
Hugging Face平台介绍与使用 | 1. Hugging Face 平台简介与生态系统 2. Hugging Face 数据集库 3. Transformers 库的使用 4. 模型部署与推理 API |
讲师团队
刘老师 西安邮电学院计算机科学与技术专业
拥有十几年软件研发经验，十年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王老师 北京邮电大学软件工程硕士
近10年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，6年新东方、中国移动、中兴能源和中培教育培训讲师经验，参与国家级气象软件工程规范制定工作，对软件技术演变历史和趋势有深入体验，现任某软件科技公司CEO。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，知识图谱，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。同时具有多年授课培训经验，讲课通俗易懂，代码风格简洁清晰。
覃老师 上海大学物理学硕士
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。同时具有多年授课培训经验，讲课通俗易懂，代码风格简洁清晰。
收费标准
8800元/人（含培训费、考试费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用）。
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