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首页 > 商务会议 > IT/技术会议 > 人工智能-深度学习技术培训班(12月杭州) 更新时间:2021-11-26T22:57:45

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人工智能-深度学习技术培训班(12月杭州)
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人工智能-深度学习技术培训班(12月杭州) 已过期

会议时间:2021-12-24 09:00至 2021-12-26 17:00结束

会议地点: 杭州  会前统一通知  

会议规模:50人

主办单位: 中国信息化人才培训中心

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

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        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        人工智能-深度学习技术培训班(12月杭州)

        人工智能-深度学习技术培训班(12月杭州)宣传图

              人工智能(AI)是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,将深刻改变人类社会生活,改变世界,对于实现社会生产力新跃升,提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。为了贯彻落实国务院印发的“新一代人工智能发展规划”精神,推广人工智能技术,中国信息化人才培训中心决定举办 “人工智能-深度学习技术实战培训班”。本次培训班由北京天博信通科技有限公司具体承办,现将有关事宜通知如下:

        培训时间及地点

        2021年09月23日-09月26日(23日报到)地点:重庆

        2021年10月28日-10月31日(28日报到)地点:北京

        2021年11月26日-11月29日(26日报到)地点:广州

        2021年12月24日-12月26日(23日报到)地点:杭州

        培训方式

        本培训班重视技术基础,强调实际应用,采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。 通过展示教师的实际科研成果,讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识,获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。

        提供实际的应用案例供学员动手实验练 。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。

        培训对象

        1、政府、企业、学校IT相关技术人员;硕士及博士研究生。

        2、企业技术总监及相关管理人员;

        3、人工智能系统架构师、设计与编程人员;

        4、对人工智能技术感兴趣的其他人员。

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        中国信息化人才培训中心

        公开课程:每年超过100场。管理课程以“企业IT架构建设、需求工程、IT项目管理、研发过程改进、IT产品生命周期管理、产品技术创新”等为主;技术课程以“软件架构设计、J2EE框架开发、微软Moss框架开发、网络安全与运维、数据库”等 IT技术。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        第一天

        第一部分:人工智能基础

        1.1 人工智能(AI)概述

        1.2 AI研究的主要技术问题

        1.3 AI的主要学派

        1.4 AI十大应用案例

        (1)城市公共资源辅助优化配置 

        (2)临床医疗影像辅助诊断 

        (3)英语听说考试语音评测 

        (4)智能供应链设计系统

        (5)机器翻译

        (6)智能客服机器人 

        (7)重点人群身份识别 

        (8)智能网络视频云服务 

        (9)人证比对实名认证

        (10)工业互联网平台 

        1.4 人工智能技术基础

        1.4.1 搜索与推理技术

        1.4.2 知识表示  

        第二部分:基于知识的人工智能系统及应用


        2.1专家系统概念

        2.2专家系统结构 

        2.3专家系统开发工具

        2.4专家系统设计与实际应用 

        2.4.1计算机故障诊专家系统  

        2.4.2基于Web与云计算平台的设备故障诊断专家系统 

        2.5  规则引擎与JSR94规范   

        2.5.1 规则引擎产生背景

        2.5.2 规则引擎概念

        2.5.3 规则引擎架构

        2.5.4 JSR94 规范 --Java规则引擎API

        2.5.5 典型规则引擎

        2.5.6 规则引擎应用案例(信用卡申请)

        第二天

        第三部分:知识图谱

        3.1  知识图谱概念

        3.2  知识图谱与专家系统

        3.3  开放知识图谱

        3.4  知识的提取、表示、存储与检索

        3.5  知识图谱在互联网金融行业的应用

        3.6  实验: 基于NEO4j的知识图谱应用系统

        第二天

        第四部分:基于联接的人工智能系统及应用

        4.1 神经网络概念

        4.2 前馈神经网络算法 

        4.3 前馈神经网络设计方法

        4.4 前馈神经网络实际应用

        4.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统  

        4.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统 

        第三天

        第五部分:基于深度学习的人工智能系统及应用

        5.1 机器学习概念

        5.2 深度学习概念

        5.3 卷积积神经网络

        5.4  增强学习

        5.5  迁移学习

        5.6  生成对抗网络

        5.7  主流深度学习框架

        5.7.1 TesorFlow 2.4(安装与实例运行)

        5.7.2  Keras2.4 (安装与实例运行)

        5.7.3  pytorch

        5.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验

        (1)手写体数字识别

        (2)时装识别

        (3)情感识别

        第六部分:基于深度学习的目标检测与人脸识别

        6.1  目标检测(object detection)概念

        6.2 传统的目标检测方法

        6.3  基于区域建议(候选框)的目标识别算法

        6.3.1  R-CNN

        6.3.2  Fast R-CNN

        6.3.3  Faster R-CNN

        6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络

        6.4  YOLO——One-Stage目标检测算法

        6.5  SSD与 Retina-Net

        6.6  基于ImageAI  的计算机视觉编程库

        6.9人脸识别关键技术概述

        6.10人脸检测算法

        6.10.1 人脸检测算法 MTCNN

        6.11 人脸识别算法 - Google FaceNet(2015)

        6.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验

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        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        张璟

        博士毕业于西安交通大学电信学院,现为西安理工大学大学计算机学院2级教授,博士生导师,陕西省***专家组专家。

        2000年9-12月访问美国密西根大学、日本大学,2012-2019年先后访问美国加州大学圣芭芭拉分校、斯坦福大学、克莱姆森大学、乔治亚理工学院。

        曾任西安理工大学计算机学院副院长、陕西省信息化专家组专家、陕西省制造业信息化专家组专家,计算机学院副院长、计算机学科带头人,西北工业大学兼职研究员。1985年以来,主要从事人工智能、因特信息网方面的教学与研究,进行过多个实用人工智能系统、网络与信息系统的规划、设计与开发。主持完成科研项目35项,其中国家863课题6项、陕西省科技攻关项目2项、企业委托项目14项。获省、部级科技奖励6项。

        2010年以来,主要从事云计算、大数据、人工智能与深度学习方面的研究开发与教学。曾用人工智能语言Prolog实现计算机故障诊断专家系统;用C语言实现煤矿突水预测神经网络系统;用专家系统工具Jess工具设计企业大数据平台;用tensorflow/Keras/Phtyon 实现手写体数字识别、电影评价情感识别系统,设计股票预测系统,人脸识别系统。

        典型人工智能方面的成果:

        1.神经网络专家系统理论及其在煤矿水害预测中的应用,1997年12月获机械工业部科技进步三等奖。

        2.国家电子类规划教材:人工智能基础,电子工业出版社,2000年3月。(ISBN 7-5053-5725-5/G.489)

        3.实时控制神经网络专家系统结构及推理算法,模式识别与人工智能,第8卷第2期(1995年6月)

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        7800元/人(含培训、教材、午餐、场地、证书、学习用品费等),需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。

        参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

        工业和信息化部颁发的《深度学习技术证书》。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

        注:请学员带二寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。


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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        会议支持:

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          具体折扣标准请参见plus会员页面
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