北京人工智能行业课程内容

人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。

人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。

1、通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容

2、让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

3、让学员掌握人工智能的技术平台应用,重点包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等应用实战,并且通过两三个具体的企业应用实验操作,巩固掌握的 Al技术和平台。

本课程对业界主流最新的人工智能及其应用实战技术分成基础级、 进阶级、 高级实战三个层次进行系统化地培训，让学员分成三个阶段深入系统地掌握人工智能技术的应用

第一阶段:

人工智能基础级培训内容,让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路, 人工智能的应用案例, 人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

第二阶段:

人工智能进阶级培训内容,让学员掌握人工智能中用到的机器学习方法和深度学习方法,包括有监督学习,无监督学习和半监督学习,以及决策树机器学习、朴素贝叶斯机器学习、神经网络机器学习、深度学习、巻积神经网络和 LSTM神经网络机器学习的算法模型的原理和应用实践操作, 每类算法模型在具体场景中的应用实践。

第三阶段:

人工智能高级项目应用培训内容,让学员掌握人工智能的系统平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, Keras深度学习库和 Python Al系统的应用实践,在讲解的同时,由讲师带着学员对人工智能工具安排实践操作, 让学员更突出掌握实战技能。

更多课程详情请点击咨询专属客服

人工智能离不开深度学习。既然叫做学习，那么自然与我们人类的学习过程有相似之处，其实就是仿生学，仿照我们人类大脑的思维方式以及神经网络的接收和反馈方式进行计算机模拟深度学习的。我们的大脑就是一个深度学习的超级计算机。深度学习实际上指的的深度神经网络学习，普通神经网络由于训练代价较高，一般只有3-4层，而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些技术算法，可以达到8-10层。深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系，从而能够得到更精准的模型，而这些联系不容易被普通的机器学习方法所发觉。