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  • 关于举办 “AI人工智能技术及其应用实战”培训班的通知 地点 北京 上海 深圳 北京 杭州 成都 北京 苏州 珠海 北京 上海 时间 3月22-25 4月 26-29 5月24-27 6月21-24 7月26-29 8月23-26 9月20-23 10月25-28 11月22-25...

    关于举办 “AI人工智能技术及其应用实战”培训班的通知
    地点 北京 上海 深圳 北京 杭州 成都 北京 苏州 珠海 北京 上海
    时间 3月22-25 4月
    26-29 5月24-27 6月21-24 7月26-29 8月23-26 9月20-23 10月25-28 11月22-25 12月20-23 1月10-13

    一、课程介绍
    近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商(电信、移动、联通)等行业的企业。在国内外形成了独具特色的智能产业和智能经济。因此中国软件产业培训网决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下:
    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

    1. 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 。
    2. 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。
    3. 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。
      二、培训目标
      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。
      三、培训对象
      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
      四、培训方式
      定制授课+实战案例训练+互动咨询讨论
      本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学, 在讲授原理的过程中, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。
      五、详细大纲与培训内容
      内容模块 课程介绍 授课详细内容
      模块一 人工智能基础、技术及其体系 1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定义、起源、用途
      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
      模块二 人工智能的问题求解及技术实现
      6.人工智能领域的经典问题和求解方式
      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
      模块三 人工智能的学习方式 11.有监督学习训练
      12.无监督学习训练
      13.半监督学习训练
      模块四 人工智能的行业应用与发展
      14.人工智能的行业图谱和行业发展割析
      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
      模块五 部署人工智能实验平台 19.部署人工智能实验操作软件和环境
      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
      模块六 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(1) 22.人工智能领域的四大类经典算法模型
      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
      模块七 人工智能机器学习的算法模型的应用实践(2) 29.朴素贝叶斯算法模型及其应用
      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
      模块八 人工智能和机器学习的实验操作 34.Python Scikit_learn算法库的实战操作
      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
      模块九 TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1) 37.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述
      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
      模块十 TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(2) 41.TensorFlow CNN应用操作
      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
      模块十一 Keras人工智能平台应用实践 47.业界常用的AI平台:Keras人工智能平台架构
      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
      模块十二 项目实践 51.利用学过的知识,使用Python编程实现基本的人脸识别或讲师布置的AI实验项目
      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
      模块十三 培训内容综合、
      应用完整实践与咨询讨论 53.根据讲师布置的实际应用案例, 开展人工智能和大数据完整项目部署设计和应用开发实践、 应用实施以及解决方案分享咨询与交流讨论
      六、师资力量
      张老师,博士生导师,教授。研究方向.人工智能(包括:专家系统、人工神经网络、进化计算)应用系统研究开发,1995年以来公开发表论文60多篇;主持完成科研项目20项,其中国家863课题子项4项;参编出版教材5部。其名字被收入由25位中科院院士主编的《当代中国科学家与发明家1997 》。
      七、颁发证书
      参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:
      1.工业和信息化部颁发的-AI人工智能证书。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。
      八、培训费用及须知
      培训费7800元/人。(含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等)。需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。
      九、报名回执
      “人工智能与深度学习实践”报名回执
      单位
      地址 参会地点
      电话 传真 邮箱
      姓名 性别 身份证号码 手 机 邮 箱

    培 训 费 万 仟 佰 拾 元 是否食宿 是()否()
    1、户 名:中联软博(北京)科技有限公司
    开户行:工商银行北京中关村支行
    帐 号:0200095609200088230
    2、 户 名:软博时代(北京)科技有限公司
    开 户 行:招商银行北京陶然亭支行
    帐 号:110914587710501 参会单位签字或盖章
    注:1. 此表复印有效;2.身份证号码办理证书使用;
    联 系 人:于老师 联系电话:010-57195490
    邮 箱:zlrbyumiao688@sina.com
    手机微信: 13051084925
    QQ 联 系:614078727

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  • 传智播客黑马2018年python基础班+就业班人工智能深度学习机器学习全套培训教程 链接:https://pan.baidu.com/s/1xqw4M_QjvR9OiYYZXdK93g 密码:1fhu  

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  • 在不久的将来,大智时代一定会彻底走入我们的生活,多智时代专注于人工智能、大数据、云计算和物联网的入门学习和科谱资讯,让我们一起携手,引领人工智能的未来 学习都是一个循序渐进的过程,参加大数据培训班需要...

    学习都是一个循序渐进的过程,参加大数据培训班需要学习多长时间?非要说学习大数据要多长时间,个人认为学习时长一般与讲师教学质量的好坏以及自身的基础和理解水平有很大关系,学习这件事只能是会一步后,才能继续下一步。

    参加大数据培训班需要学习多长时间?

    按照大数据情况来看,参加大数据培训班需要学习多长时间?

    一、比如自学:

    有很多学生对于大数据还处于观望状态,这一类的学生多数会选择加群、下载资料、泡技术社区等方式尝试进行自学。自学的方式可以让学生对自己学习大数据技术的能力有一个评估,从而对后续是否继续自学或参加大数据培训班有一个清晰的认识。

    由于每个人的学习能力不同,起点也不同(有JAVA基础的学生上手容易一些)所以自学大数据的时间也会有很大差别,不同的学生学生时间相差1年之久也是有可能的。

    二、参加大数据培训班:

    有很多文章中介绍大数据培训课程的大纲,这里简单总结叙述一下以便阅读本文的学生更好的理解,根据大数据技术在企业中的实际应用情况安排相关课程进行精准教学,在校学习时间5个月(全日制)。

    三、线上视频课程

    使用远程视频大数据培训课程的形式,时间比较自由,可以重复播放,学生线上学习,老师线下答疑,线性学理论、上机实践,通过这种方式学生轻松掌握java开发技巧,学习效率的也很高。

    一部分的人想自学,另一部分的人想要参加培训,大数据开发培训一般多长时间每个人的情况不同所以不能一概而论,自制力较差的学生报培训班时一定要找一个靠谱的培训机构,现在想要全凭自学是很难精通这一技能的,所以建议参加培训比较快。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html
    大数据需要学什么
    http://www.duozhishidai.com/article-15279-1.html
    对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html


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  • ML、AI、DL的大潮如火如荼,一方面,巨头们加紧抢占人才高地,打造自己的人工智能战船。另一方面,很多有志于做这方面工作的人也在想办法加入这一波发展趋势,努力提高自己,培训机构也搬出了五花八门的告示,提供从...

    ML、AI、DL的大潮如火如荼,一方面,巨头们加紧抢占人才高地,打造自己的人工智能战船。另一方面,很多有志于做这方面工作的人也在想办法加入这一波发展趋势,努力提高自己,培训机构也搬出了五花八门的告示,提供从AI/ML/DL各个层次水平的培训班,收费都不菲,对于学生或者刚入职的小白,都是一笔不小的开支。为了避免不合理的投资,本文总结了最近笔者调研走访的几家培训机构的解决方案情况,进行对比分析,供各位看官参考。


    1.光环国际

    光环国际是一个新兴的培训机构,笔者曾在这家机构接受过PMP认证培训,总体感觉不错,最后顺利通过。光环国际的人工智能培训班,属于小班授课,报价最高,2万左右,线下(16天)+线上(2天,基础课)授课,光环国际会提供试听机会,让大家去上课的本部去实地参加听课,小班授课,师资力量比较过关,上课条件一般,周末班。

    2.七月在线

    七月在线是一个AI培训创业公司,创始人从大学开始就关注人工智能领域的发展,在CSDN写了一个很火的博客,这里就不打广告了。笔者去这家培训机构现场考察过,西三旗附近,小班授课,上课地点就是他们的办公地点,价格接近一万,相对来讲还算是比较公道。授课地域的投影仪一般,视觉效果比光环稍差。

    3.CSDN

    CSDN作为老牌的IT行业大拿集中地,也都在2017年推出了自己的人工智能培训班,主要以线上授课为主,直播+录播,价格一万三~一万五,最近在搞活动,师资力量是聘请的中科院的教授,以下为他们的课程简介

    【上课形式是视频教程+直播讲解、答疑。
    每周大概有4个小时的录播视频,还有每周2个小时的讲师直播阶段小结和在线答疑,需要全班同学一起在线学习,初步定在周日下午或晚上。
    另外还有助教日常答疑,作业批改,代码审核,分组学习等,配备讲师、班主任、助教,设置闯关制来监测学习效果,系统还会进行学习进度追踪和提醒,以保证大家可以跟上进度。
    本课程学习周期为100天。我们对课程进行了科学系统的阶段性划分,保证大家能够高质量地完成课程。建议你每周至少保证8-12个小时的学习时间】

    4.优达学城

    优达学城的背景了解的不是很多,据称是提供硅谷工程师认证,我也不知道。优达学城提供很多类型的机器学习、人工智能、深度学习的培训班,都是线上班,而且是老外授课,课程类似Coursera,提供纳米学位认证,目前暂未考证他们的认证在市场上的认可度,不过这家提供的线上培训是相对最便宜的,一个培训课程收费300到5000不等,一般由两期课程组合:以深度学习为例,基础课为编程和数学课,3299,实战课为3999,总计7000大洋。


    其实眼尖的好友已经发现了他们各自的区别,从价格到师资到培训方式。说了这么多培训班的情况,那从个人来讲,应该怎样去选择一个属于自己的进阶方式了?(培训就培训评培训,后续还有文章会介绍机器学习自学进阶之路)。

    1.跨行转型者,建议去线下授课班,那里的老师可能是您的人工智能启蒙导师,将您领进门的大师傅,您可以有更多机会去更业内人士保持联系;

    2.有一定基础的程序开发人员,建议选择合适的线下班或者线上班,有工作压着,考虑自己的经济能力。

    3.学生党,还是建议看看入门的录播视频,充分利用时间自学。


    以上纯属个人建议,不带任何广告色彩,肯定有疏漏或者个人理解片面的地方,望见谅。

    2017年12月14日



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  • 此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。一、机器学习有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要...

    此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。

    一、机器学习

    有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要的算法。

    这些不错的资源你可能也感兴趣:

    1. Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 课程)
    2. Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML(另一门ML课程)
    3. YouTube上的机器学习教程 mathematicalmonk

    二、深度学习

    关于深度学习的最佳介绍,我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学,也没有一个超长列表的先决条件,而是描述了一个简单的方法开始DL,解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具(Keras,TensorFlow),并带你通过几个实际项目,解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。

    在Google上也有一个great introductory DL course,还有Sephen Welch的great explanation of neural networks

    之后,为了更深入地了解,这里还有一些有趣的资源:

    1. Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程,并将深入解释一切。
    2. MIT Deep Learning深度学习)一书。
    3. UFLDL tutorial by Stanford (斯坦福的 UFLDL 教程)
    4. deeplearning.net教程 
    5. Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning(神经网络和深度学习)一书
    6. Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines (神经网络和机器学习)一书

    三、人工智能

    Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” (人工智能:现代方法) 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域,并解释了你需要了解的所有基本概念。

    来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course(人工智能课程)是一系列优秀的视频讲座,通过一种非常有趣的实践项目(训练AI玩Pacman游戏 )来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA,因为它是基于这本书,并从不同的角度解释了很多类似的概念,使他们更容易理解。它的讲解相对较深,对初学者来说是非常不错的资源。

    大脑如何工作

    如果你对人工智能感兴趣,你可能很想知道人的大脑是怎么工作的,下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。

    1. Jeff Hawkins 的 On Intelligence有声读物
    2. Gödel, Escher, Bach

    我建议通过这两本书入门,它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

    其他资源:

    1. Ray Kurzweil的 How to Create a Mind (如何创建一个头脑Ray Kurzweil) (有声读物).
    2. Principles of Neural Science (神经科学原理)是我能找到的最好的书,深入NS。 它谈论的是核心科学,神经解剖等。 非常有趣,但也很长 – 我还在读它。

    四、数学

    以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念:

    微积分学

    1. Khan Academy Calculus videos(可汗学院微积分视频)
    2. MIT lectures on Multivariable Calculus(MIT关于多变量微积分的讲座)

    线性代数

    1. Khan Academy Linear Algebra videos(可汗学院线性代数视频)
    2. MIT linear algebra videos by Gilbert Strang(Gilbert Strang的MIT线性代数视频)
    3. Coding the Matrix (编码矩阵) – 布朗大学线程代数CS课程

    概率和统计

    1. 可汗学院 Probability概率)与 Statistics统计)视频
    2. edx probability course (edx概率课程)

    五、计算机科学

    要掌握AI,你要熟悉计算机科学和编程。

    如果你刚刚开始,我建议阅读 Dive Into Python 3 (深入Python 3)这本书,你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

    要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course (MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程,基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

    六、其他资源

    1. Metacademy  – 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
    2. kaggle  – 机器学习平台
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