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AI技术和平台。
培训对象：
1、IT工程师
2、人工智能架构师
3、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员
学员基础：了解Python编程，并对机器学习算法有基础概念了解
培训内容：
人工智能基础、技术及其体系
1.人工智能（ArtificialIntelligence，AI）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6.中国和美国的人工智能产业和主流人工智能产品
人工智能的问题求解及技术实现
7.人工智能领域的经典问题和求解方式8.机器学习模型和推理符号模型9.业界主流的机器学习方法解决人工智能领域的思路10.人工智能和大数据11.人工智能和机器学习12.人工智能和深度学习
人工智能的学习方式
13.有监督学习训练14.无监督学习训练15.半监督学习训练
人工智能的行业应用与发展
16.人工智能的行业图谱和行业发展剖析17.人工智能结合大数据的行业应用案例18.人工智能在“互联网+”领域的应用19.人工智能在制造业领域的应用20.人工智能在金融、消费领域的应用21.人工智能在出行、旅游领域的应用
部署人工智能实验平台
22.部署人工智能实验操作软件和环境23.运行讲师提供的人工智能简单示例验证环境的准确性24.熟悉实验资料和实验环境
人工智能机器学习的算法模型的应用实践（1）
25.人工智能领域的四大类经典算法模型26.神经网络机器学习算法模型及其应用27.决策树算法模型及其应用28.关联分析算法模型及其应用29.聚类分析算法模型及其应用30.深度学习算法模型及应用
人工智能机器学习的算法模型的应用实践（2）
31.朴素贝叶斯算法模型及其应用32.逻辑回归算法模型及其预测应用33.Python机器学习库的应用34.PythonScikit-learn算法库的使用讲解
人工智能和机器学习的实验操作
35.PythonScikit-learn算法库的实战操作36.利用Python语言编程，实现分类预测项目37.实验要求准确率、召回率、误差等指标
深度学习技术及其应用
38.浅层学习技术及应用39.深度学习算法、技模型及应用40.CNN卷积神经网络算法模型及应用41.RNN循环神经网络算法模型及应用42.LSTM神经网络算法模型及应用43.深度学习在人脸识别、语音识别领域的解决方案
TensorFlowAI深度学习平台及其应用实践（1）
44.TensorFlow：一个AI深度学习框架的概述45.TensorFlow架构46.TensorFlow的安装、部署、配置47.TensorFlow的应用场景和应用案例48.TensorFlow搭建GPU和CPU人工智能集群49.基于Tensorflow实现CNN模型应用，以及算法部署，算法调优，处理效率提升之道50.基于Tensorflow实现RNN（LSTM）模型应用，以及算法部署，算法调优，处理效率提升之道
TensorFlowAI深度学习平台及其应用实践（2）
51.TensorFlowCNN应用操作52.TensorFlowRNN应用操作53.TensorFlowLSTM应用操作54.TensorFlow在自然语言生成建模案例55.TensorFlow在图像识别的实验操作
TensorboardAI深度学习可视化建模工具与模型优化
56.Tensorboard简介57.Tensorboard可视化和命名空间58.TensorFlow人工智能建模模型状态评估与优化59.Tensorboard的部署、配置和应用编程60.利用Tensorboard实现图像识别操作61.利用TensorFlow实现文本挖掘操作
Keras人工智能平台应用实践
62.Keras人工智能平台架构63.KerasAI平台的部署与配置64.Keras技术实现与工作机制65.Keras序列模式66.Keras图像与自然语言应用案例67.Keras实验操作：Kaggle图像比赛与优化案例（选做）
人工智能的产品解决方案
68.图像处理解决方案69.人脸识别解决方案70.语音识别解决方案71.文本分类解决方案72.视频理解解决方案
项目实践
73.人脸识别项目74.新闻内容文本分类预测项目讲师答疑
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