“全国AI人工智能与Python专项特训班”线上直播课--通知

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                  “全国AI人工智能与Python专项特训班”线上直播课--通知

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“全国AI人工智能与python专项特训班”将于2020年6月13日-15日在线上以线上直播方式与各界人士进行教学交流！

欢迎大数据、人工智能及相关科研从业人员、教师积极报名参加！具体事宜如下：

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二、时间地点：2020年6月13日—2020年6月15日   （线上直播平台）3天

三、培训目标

通过课程学习可以

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

科研所、清华大学、复旦大学等科研机构的高级专家。人工智能、机器学习、深度学习领域一线实战专家。精通机器学习算法原理与Python编程实践。拥有多项国家专利及丰富的科研及工程技术经验。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

全国从事人工智能、机器学习、深度学习、大数据挖掘、计算机视觉、人脸识别、 类脑智能、等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员，以及深度学习爱好者等相关人员;

全国AI人工智能与Python专项特训班—大纲

时间	大章节	小章节
第一天	一、python基础学习	1.python基础学习 2.科学计算包numpy使用学习 3.绘图工具包matplotlib学习
	二、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
	三、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
	四、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
	五、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
	六、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.stack算法介绍
	七、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
第二天	八、支持向量机	1.SVM算法介绍 案例：SVM完成人脸识别应用
	九、泰坦尼克号获救预测案例	1.缺失值填 2.特征筛选 3.案例实战
	十、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
	十一、Tensorflow基础应用	1.Tensorflow安装 2.Tensorlfow基础知识：图，变量，fetch，feed 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
第三天	十二、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
	十三、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
	十四、Google图像识别模型inception-v3项目实战	1.使用训练好的inception-v3完成图像识别 2.用自己收集的数据训练图像识别模型 3.使用迁移学习完成图像分类
	十五、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CNN训练一个新的文本分类模型 4.用LSTM训练一个新的文本分类模型
	十六、目标检测项目实战	1.目标检测项目简介 2.R-CNN模型详解 3.SPPNET模型详解 4.Fast-RCNN模型详解 5.Faster-RCNN模型详解 6.Tensorflow实现Faster-RCNN目标检测 7.测试目标检测模型效果、目标检测算法标签标注
	十七、讨论及答疑	1：学员可结合自身感兴趣需要解决的疑难问题 2：可带着相关问题咨询授课老师 3：建立通讯录、微信群（课后技术指导）

六、参会费用

统一收费：3900元/人（含培训费、资料费、证书认证费、指导费、发票费等）、

本着为 “学员搭建可长期学习平台”以实学、实用、实践为目标展开此次线上教学课程。

[size=12.0000pt]七、专项优惠政策

（1）.参加线上培训的学员，后期可免费参加线下培训；

（2）.线下高校培训地点（北京、江苏、河南、湖北等）

（3）.3-5人团报可享受200/人优惠

八、考核证书参课学员通过培训：（仅可一项）

(1)工业和信息化部人才交流中心 颁发高级《深度学习应用工程师》，认证证书

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。

注：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。

(2)工业和信息化部人才交流中心 颁发高级《人工智能应用研发工程师》认证证书。

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。

注：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。

九、报名方式

联系人：刘老师         邮  箱：ssyh_bj@188.com    座机：010-53350015