《AI深度学习与知识图谱》2021年12月线上直播培训班 – 活动发布 – 活动Q – 轻松发布会议展览培训活动  

《AI深度学习与知识图谱》2021年12月线上直播培训班

各企事业单位、高等院校及科研院所:
人工智能(AI)是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,将深刻改变人类社会生活,改变世界,对于实现社会生产力新跃升,提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。为了贯彻落实国务院印发的“新一代人工智能发展规划”精神,推广人工智能技术,为此特邀人工智能学术和深度学习研发领域一线专家共同举办此次“人工智能与知识图谱技术及其应用实战专项会议”。线上与各界人士进行教学交流!
应广大学员要求:主办本期培训,欢迎人工智能、机器学习、自动推理、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、政府、企业、学校IT相关技术人员,编程人员、工程师及有志于对人工智能技术感兴趣的其他人员参加。具体事宜如下:
 

《AI深度学习与知识图谱》2021年12月线上直播培训班

 
一、参会优势
1.会议全程录播,一机一码,可后期回看
2.内容不定期更新,后期免费参加
3.配备PPT、电子版教材
4.免费提供后期技术指导
5.建立微信群方便交流
 
二、时间:2021年12月11日—2021年12月13日  (线上·腾讯会议直播)可观看回放
 
三、参会目标:
1. 通过本次会议,学员可以掌握人工智能系统的基本原理与人工智能的核心技术,包括知识表示、自动推理、机器学习、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算;2.了解深度学习、强化学习等人工智能技术的最新发展;3学会基于专家系统、神经网络、进化计算,以及基于深度学习的人工智能应用系统设计与实现方法,为进行实用人工智能应用系统的研究开发奠定基础。
四、主讲专家:
张教授,博士毕业于西安交通大学,现为西安理工大学计算机学院2级教授,博士生导师,教育部学位办评审专家。主要从事云计算、大数据、人工智能与深度学习方面的研究开发与教学。曾用人工智能语言Prolog实现计算机故障诊断专家系统;用C语言实现煤矿突水预测神经网络系统;用专家系统工具Jess工具设计企业大数据平台;用tensorflow/Keras/Phtyon 实现手写体数字识别、电影评价情感识别系统,设计股票预测系统,人脸识别系统。
五、参会对象
1、企事业单位及学校老师、学生硕士及博士研究生        2、企业技术总监及相关管理人员;
3、人工智能系统架构师、设计与编程人员;              4、对知识图谱技术感兴趣的其他人员。
六、授课方式
本课程重视技术基础,强调实际应用,采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。 通过展示教师的实际科研成果,讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识,获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。提供实际的应用案例供学员动手实验练 。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。
 

2021《AI深度学习与知识图谱》12月线上直播班课程大纲

第一部分:人工智能基础
1.1 人工智能(AI)概述
1.2 AI研究的主要技术问题
1.3 AI的主要学派
1.4 AI十大应用案例
第二部分:知识图谱
2.1 知识图谱概念
2.2 知识的提取、表示、存储与检索
2.3 知识图谱构建过程(生命周期)
2.4 实验: 用NEO4J构建药材供应链与股票知识图谱
第三部分:基于联结的人工智能系统及应用
3.1 神经网络概念
3.2 前馈神经网络算法
3.3 前馈神经网络设计方法
3.4 前馈神经网络实际应用
3.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统
3.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统
第四部分:基于深度学习的人工智能系统及应用
4.1 机器学习与深度学习概念
4.2 主流深度学习框架
4.2.1 TesorFlow 2.6/keras2.6(安装与运行实例)
4.2.2 pytorch 1.2
4.3 卷积积神经网络(含深度残差网络、批归一化)
4.4 循环神经网络 (含RNN,LSTM,自然语言处理应用)
4.5 增强学习(蒙特卡罗算法、时序差分、Q_learning算法、
DQN算法、 策略梯度法)
4.6 迁移学习
4.7 生成对抗网络
4.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验举例
(1)手写体数字识别
(2)时装识别
(3)情感识别
(4)基于Q_learning算法的过山车训练
第五部分:基于深度学习的目标检测与人脸识别
5.1 目标检测(object detection)概念
5.2 传统的目标检测方法
5.3 基于区域建议(候选框)的目标识别算法
5.3.1 R-CNN
5.3.2 Fast R-CNN
5.3.3 Faster R-CNN
5.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络
5.4 YOLO——One-Stage目标检测算法
5.5 SSD与 Retina-Net
5.6 基于ImageAI 的计算机视觉编程库
5.9人脸识别关键技术概述
5.10人脸检测算法
5.10.1 人脸检测算法 MTCNN
5.11 人脸识别算法 – Google FaceNet
5.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验
第六部分 自然语言处理的巅峰模型-BERT应用
6.1 注意力机制与 transformer
6.2 BERT技术基础
6.3 BERT技术应用
6.3.1 BERT 版本与源码文件目录
6.3.2 BERT应用基本方法
6.3.3 Transformers 库应用方法
6.3.3.1 Transformers概述
6.3.3.2 transformer模型组成
6.3.3.3 transformers 库的三种使用方法
6.3.4 Hugging face预训练模型
6.3.4 Hugging face管道线(pipline)预训练模型快速应用演示
1.情感分析:分析文本是正面还是负面的。
2.文本生成:提供一个语句,生成这条语句的下一句。
3.命名实体识别(NER):标记输入语句每个单词,揭示单词的含义。
4.问题回答:输入一段文本及一个问题,从文本中抽取问题的答案。
5.填补被遮蔽单词:输入一段文本(一些单词被[MASK]标签取代),填补被遮蔽的单词。
6.摘要生成:产生一段长文本的摘要。
7.英汉翻译:将一段英语言的文本翻译成中文。
8.特征抽取:得到一段文本的tensor表示。
第七部分 最新自然语言处理巅峰工具斯坦福stanza
7.1 Stanza概述
7.2 Stanza中文模型安装
7.3 Stanza的NLP管道应用
(含分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别)
 
七、参会费用
统一收费:4500元/人(含培训费、证书认证费、资料费、指导费、发票费等)费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件;如需开具培训费的单位请联系会务人员获取培训通知; 需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。
 
八、优惠活动(不可同时享有)
报名一次,后期本人可无限次数参加相同会议,学会为止。
(1)12月3日之前报名优惠100元/人
(2)3人以上报名可优惠200元/人
(3)5人及以上团报可赠送一个免费名额
 
九、颁发证书:
中国管理科学研究院颁发的《人工智能应用工程管理师》高级技能培训证书;(也可颁发人工智能工程师证书)需要备注,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。申报资料: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。
 
 

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