全国AI人工智能与Python实践科研技术培训 第二十五期
各企事业单位、高等院校及科研院所：
国务院关于《新一代人工智能（AI）发展规划》的提出，到2020年，我们人工智能产业实现人工智能核心产业规模达1500亿元，到2025年达4000亿，到2030年达1万亿。《规划》表明AI已经上升至国家核心竞争战略高度，储备AI专业人才资源已经提到日程上。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，
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）课”将于2022年6月17日—6月19日线上进行教学交流！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：2022年6月17日—2022年6月19日 线上：腾讯会议
二、课程优势：
①报名一次后期可免费参加相同课程 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
⑦提供PPT课件案例资料及软件安装包
三、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！
| 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/机器学习/神经网络/深度学习介绍 2.深度学习应用介绍 3.人工智能技术框架 |
| 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、python人脸检测项目实战 | 1.使用python实现人脸检测功能 |
| 六、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 |
| 七、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 |
| 八、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 |
| 九、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 | 十、支持向量机 | 1.什么时最优分类面 2.SVM算法本质是什么 3.支持向量机在线性不可分时怎么处理 案例：SVM完成人脸识别应用 |
| 第二天 | 十一、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 |
| 十二、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 |
| 十三、用户违约预测-特征工程应用案例 | 1.缺失值填 2.唯一值处理 3.过滤无用特征 4.处理多值有序特征 5.处理多值无序特征 6.特征数据缩放 7.PCA降纬 8.数据均衡 9.模型训练和评估 |
| 十四、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 |
| 十五、Tensorflow基础应用 | 1.Tensorflow安装 2.Tensorlfow基础知识 3.Tensorflow线性回归 4.Tensorflow非线性回归 5.Mnist数据集合Softmax讲解 6.使用BP神经网络搭建手写数字识别 7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 8.过拟合,正则化,Dropout 9.各种优化器Optimizer |
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| 十六、Pytorch介绍 | 1.Pytorch安装 2.搭建网络完成线性回归应用 3.搭建网络完成非线性回归应用 完成手写数字识别 |
| 第三天 | 十七、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 |
| 十八、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 |
| 十九、使用预训练模Inception-v3型进行图像识别 | 1.Inception-v3模型讲解 2.使用训练好的模型进行图像识别 |
| 二十、图像识别模型VGG16项目实战（天气现象分类，场景分类） | 1.VGG16模型讲解 2.数据增加 3.使用迁移学习完成天气现象分类 4.使用迁移学习完成场景分类 |
| 二十一、自然语言处理项目实战 | 1.自然语言处理项目介绍 2.word2vec介绍 3.用LSTM训练一个新的文本分类模型 |
| 二十二、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 |
| 二十三、使用目标检测算法完成手势识别 | 1.数据准备和标注方法 2.Detecting模块介绍 3.手势识别模型训练 4.手势识别模型应用 |
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| 二十四、光学字符识别OCR算法实战 | 1.使用OCR模型准确识别图片中的中英文文字，并提取出来。 |
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| 二十五、人脸识别实战 | 1.人脸检测实战 2.人脸关键点提取实战 3.人脸识别实战 |
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| 二十六、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、参课费用：
统一收费：3900元/人（含培训费、证书费、资料费、指导费、发票费）中管院颁发《人工智能工程师》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、由“中国人工智能学会”发证
认证者通过官方指定的学习平台线上学习与实训、在线认证测试，考试合格后获得由“中国人工智能学会”颁发的《人工智能职业技能等级》证书，并通过中国人工智能学会官方查询入口在线查询。 需要提交信息：姓名、身份证号、电子证件照。 考试设立两次免费补考一次收费补考（补考费：150元），还未通过考试的学员不予退费。如学员证书丢失需要补证，甲方收取100元/本的证书补办费用。考试合格后，24小时内生成电子证书，纸质证书30个工作日内寄送到，并可在中国人工智能学会网站查询。
八、课程优惠
①: 6月13日前报名缴费可优惠100/人
②: 3人及以上可优惠300/人
③: 5人及以上团报可享有免费名额一位
④: 参加线上课程，后期本人可免费参加相同内容课程。
九、报名方式
会务联系电话：010-53350015 18311050656（微信同步） 刘老师
