一、 培训收益
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1. 回归算法理论与实战；
2. 分类算法理论与实战；
3. 降维算法理论与实战；
4. 聚类算法理论与实战；
5. 神经网络算法；
6. Tensorflow DNN CNN构建；
7. 基于OpenCV计算机视觉识别；
8. 从0到1完成知识图谱构建；
9. 通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员掌握知识图谱基础与专门知识，获得较强的知识图谱应用系统的分析、设计、实现能力。
二、 培训特色
本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景，给深度学习相关从业人员以指导和启迪。
三、 日程安排
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培训模块
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培训内容
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机器学习基础
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1. 机器学习的开发过程
2. 监督学习的处理模式
3. 无监督学习的处理模式
4. 机器学习模型的开发步骤
5. 机器学习模型开发的要点
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机器学习实战
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1. 分类
2. 回归
3. 时间序列分析
4. 关联分析
5. 聚类与降维
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深度学习基础
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1. 神经元与神经网络
2. 激活函数的点火机制
3. Sigmoid函数与参数优化
4. 梯度下降法
5. 简单感知机
6. 多层感知机
7. Tensorflow实现感知机
8. Keras实现感知机
9. PyTorch实现感知机
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深度学习进阶
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1. 前馈神经网络
2. 误差反向传播
3. 创建神经网络
4. Fashion-MNIST图像识别
5. TensorFlow构建图像识别网络模型
6. Keras构建图像识别网络模型
7. PyTorch构建图像识别网络模型
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卷积神经网络与图像识别
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1. 卷积神经网络的结构
2. 基于TensorFlow构建CNN
3. 基于Keras构建CNN
4. 基于PyTorch构建CNN
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一般物体的图像识别
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1. 多分类数据集CIFAR-10介绍
2. CNN识别普通物体的结构
3. 基于TensorFlow + CNN构建物体识别模型
4. 基于Keras + CNN构建物体识别模型
5. 基于PyTorch + CNN构建物体识别模型
6. 模型调优提高物体识别精度
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循环神经网络
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1. RNN基本结构
2. LSTM文章生成
3. GRU图像生成
4. VEA图像生成
5. GAN图像生成
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Open CV与图像识别
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1. OpenCV安装
2. 基于OpenCV物体检测
3. 图像检测与图像保存
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知识图谱概述
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1.知识图谱（KG）概念
2.知识图谱的起源与发展
3.典型知识图谱项目简介
4.知识图谱技术概述
5.知识图谱典型应用
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知识存储
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1. 知识图谱数据库
2. 知识图谱存储方法
3. 基于Neo4j的知识存储实践
4. 开源知识存储工具理论与实践
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知识图谱案例
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基于Neo4j人物关系知识图谱存储与检索
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GYM与强化学习
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1. GYM安装与游戏奖罚设置
2. 强化学习的与众不同
3. 马尔科夫性质与决策过程
4. SARSA 算法介绍与推导
5. 蒙特卡洛多步采样
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基于DQN神经网络构建
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1. CartPole规则与演示
2. Q-Table局限性
3. 爬山算法获取最优解
4. DQN 强化神经网络
5. DQN原理分析
6. 强化学习模型部署与应用
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四、 授课专家
刘老师 西安邮电学院计算机科学与技术本科专业，拥有着十几年软件研发经验，7年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王老师 北京邮电大学软件工程硕士，近10年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，6年新东方、中国移动、中兴能源和中培教育培训讲师经验，参与国家级气象软件工程规范制定工作，对软件技术演变历史和趋势有深入体验，现任某软件科技公司CEO。在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI，在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。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，知识图谱，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。同时具有多年授课培训经验，讲课通俗易懂，代码风格简洁清晰。
通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项目特点定制具体软件过程，并进行项目管理和监控，有很强的软件项目组织管理能力。对C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、IOS框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项目中灵活运用。
覃老师 上海大学物理学硕士，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。同时具有多年授课培训经验，讲课通俗易懂，代码风格简洁清晰。
王老师 计算机博士，深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法，在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验，熟悉大数据下的ETL与模型搭建，曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。
400-808-2006
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