人工智能和机器学习

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2，牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。3，政府机关，金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。4，高校、科研院所牵涉到人工智能与机器学习的项目负责人。

培训目标1、全面了解人工智能相关内容导读“人工智能” python+人工智能高级实战培训 北京2018/1/18(5天)python+人工智能高级实战培训课程，旨在帮助学员掌握Python基础语言风格与常用库使用方法，掌握Scikit-Learn库的建模与评估，掌握神经网络基础知识，掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析，帮助理解并掌握经典算法原理，理解机器学习算法工作原理与应用场景等。西门子PLC人工智能故障诊断技术培训班 宁波2018/1/21(5天)西门子PLC人工智能故障诊断技术培训，使学员排除了依赖经验的因素。使学员既动脑又动手，掌握当前西门子自动化和驱动的最先进技术，使学员在最短的时间内学到最先进的实用知识，迅速提高自身的技能，成为当代的创新人才。人工智能与深度学习实践 杭州2018/1/26(4天)人工智能与深度学习实践课程，旨在帮助学员掌握有监督学习、无监督学习、增强学习等的概念、原理、方法，了解人工智能基础知识，人工智能与大数据、云计算的区别与联系，了解相关框架、模型的研发、设计与实现方面的经验分享等。人工智能时代的企业与财务转型 广州2018/3/22(1天)人工智能时代的企业与财务转型培训，帮助学员运用大数据分析技术全面评估企业的竞争环境，提高战略规划与决策的质量，深刻理解人工智能时代企业财务管理面临的机遇与挑战，重新定位财务管理在企业运营中的角色和职能，掌握更具策略性的成本控制方法。和机器学习相关内容导读“机器学习” python+人工智能高级实战培训 北京2018/1/18(5天)python+人工智能高级实战培训课程，旨在帮助学员掌握Python基础语言风格与常用库使用方法，掌握Scikit-Learn库的建模与评估，掌握神经网络基础知识，掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析，帮助理解并掌握经典算法原理，理解机器学习算法工作原理与应用场景等。的相关知识。2、学习Python中一些经典的机器学习模型。3、深入使用Python在机器学习中的使用。 各有关单位： 国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设的重要支撑单位，所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。 2016年Google开发的一款人工智能程序AlphaGo以4:1战胜世界围棋职业九段选手李世石，展现了人工智能异常强大的学习能力，机器学习的应用能力会成为一个爆发性需求的知识技能，也会是未来科技的至高点。 机器学习系统具有意义深远且令人兴奋的能力，就某种意义而言，机器学习技术在我们的生活中已经无所不在。要想进入机器学习的领域，并且对其具有充分的认知，就必须能够理解和设计服务于某一项目需要的机器学习系统。 本课程首先介绍了人工智能和机器学习的背景和现状，机器学习基本理论和主流的机器学习框架，介绍数据的采集导入、机器学习的逻辑模型（包括线性模型、神经网络模型等）、对特征选择和抽取、集成机器学习做了详述，并对Python中众多针对机器学习任务的程序包，包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等的使用进行讲解，并将其应用于一些案例研究之中。 本培训将人工智能和机器学习理论与Python应用实践相结合，基于Python对机器学习目前的一些模型及基本方法，进行详细解读、并对其中主要的模型，提供Python样例实战讲解。

培训内容
第1讲 人工智能和机器学习
1人工智能简介
2人工智能的发展历程
3机器学习及相关技术
4国内外研究现状
第2讲 机器学习基础
1分类和回归
2聚类和降维
3线性规划
4机器学习模型
5特征抽取
第3讲 Python工具和技术
1 Python与机器学习
2 Python的安装配置
3 NumPy和Matplotlib
4 Pandas和SciPy
5 Scikit-Learn
第4讲 将数据变为信息
1 数据及其模型
2 数据来源
3 数据清洗
4 数据可视化
第5讲 机器学习的模型
1 逻辑模型
2 PAC和计算复杂性
3 树状模型和纯度
4 规则模型
第6讲 线性模型分析
1 最小二乘法和梯度下降
2 logistic回归
3 代价函数
4 多分类
5 正则化
第7讲 神经网络模型
1神经网络基础
2 logistic单元
3 代价函数最小化
4神经网络的实现
5梯度检验
6其他神经网络架构
第8讲 特征类型和抽取
1特征的类型
2运算和统计
3结构化特征
4特征变换
5主成分分析
第9讲 集成学习技术
1集成学习的类型
2 Bagging方法
3 随机森林
4 Boosting方法
5 集成学习的策略
第10讲 机器学习设计策略
1评价模型的表现
2模型的选择
3学习曲线
4机器学习小结

杨老师 主要研究网络信息分析、机器学习以及大数据相关技术，长期从事网络信息处理、机器学习以及大数据分析系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。课程对象1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2，牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。3，政府机关，金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。4，高校、科研院所牵涉到人工智能与机器学习的项目负责人。