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本课程名称： 人工智能技术及其应用实战
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培训受众:
1、IT工程师2、技术总监3、人工智能架构师4、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员
课程大纲
2.人工智能的发展历程与脉络
3.人工智能的国家政策解读
4.人工智能的技术体系
5.人工智能的技术框架
7.机器学习模型和推理符号模型
8.人工智能和大数据
9.人工智能和机器学习
10.人工智能和深度学习
12.无监督学习训练
13.半监督学习训练
15.人工智能结合大数据的行业应用案例
16.人工智能在“互联网+”领域的应用
17.人工智能在制造业领域的应用
18.人工智能在金融、消费领域的应用
20.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性
21.熟悉实验资料和实验环境
23.神经网络机器学习算法模型及其应用
24.决策树算法模型及其应用
25.关联分析算法模型及其应用
26.聚类分析算法模型及其应用
27.深度学习算法模型及应用
28.CNN卷积神经网络算法模型及应用
30.逻辑回归算法模型及其预测应用
31.LSTM深度学习库的应用
32.Python机器学习库的应用
33.Python Scikit-learn算法库的使用讲解
35.利用 Python语言编程,实现分类预测项目
36.实验要求准确率、召回率、误差等指标
38.TensorFlow深度学习平台的工作机制和系统架构
39.TensorFlow的安装、部署、配置和使用
40.TensorFlow的应用场景和应用案例
42.TensorFlow LSTM应用操作
43.TensorFlow在图像识别的实验操作
44.基于TensorFlow的可视化工具：Tensorboard简介
45.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作
46.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作
48.Keras Al平台的部署与配置
49.Keras技术实现与工作机制
50.Keras实验操作
52.讲师提供项目指导手册,带着学员完成,学员独立完成后,讲师答疑
应用完整实践与咨询讨论
张教授，西安理工大学博士生导师。现为国家重点新产品计划项目咨询专家、陕西省制造业信息化专家组专家、陕西省卫生信息化专家组专家，西安理工大学计算机学院副院长，博士生导师。从事机器学习，机器视觉，人工智能方面的研究20多年。对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、图像处理、语义理解、数据可视化方面的应用。
课程对象
本课程名称： 人工智能技术及其应用实战
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