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课程深入讲解Tensorflow/keras人工智能开发框架的技术要点、原理、API、模型建设及使用等知识,然后通过多个实例详细详解Tensorflow/keras框架及算法在实践应用中的使用,包括感知机模型、各种CNN(LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet等)模型、RNN模型,以及生成对抗网络GANs、迁移学习、深度强化学习等。
幻灯片算法讲解,结合代码分析,剖析算法原理;实际应用举例和和业界趋势分析;成熟开源框架介绍和实例(Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, TensorFlow,)。 内容分四大部分:DNN 入门和基本模型;模型评估、调参和优化;卷积神经网络 CNN 原理和实践;循环神经网络RNN 原理和实践。 完成课程后,学员能够了解深度学习的流程步骤;理解用深度学习方法解决实际问题的方法和思路;初步掌握基础深度学习的算法和实现方法,并应用于多种项目中。
自1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等聚会,探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能” (Artificial Intelligence,AI)这一术语起,人工智能已经发展到第63个年头了(2019)。