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深入理论：

第一主题人工智能介绍

1.1 什么是人工智能

1.2 为什么要人工智能

1.3 人工智能的发展简史

1.4 人工智能的现实案例举例

第二主题深度学习之始：人工神经网络

2.1 人工神经网络的设计动机是什么

2.2 单个神经元的功能

2.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法

2.4 人工神经网络中需要注意的问题

2.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例

第三主题深度学习中的技巧和注意事项

3.1 深度学习中过学习问题的处理

3.2 如何选择损失函数

3.3 如何并行化

3.4 如何解决深度学习中梯度消失问题

3.5 如何选择激励函数

3.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构

第四主题卷积神经网络

4.1 卷积以及卷积网络的概念

4.2 为什么在使用卷积网络

4.3 卷积网络的结构设计

4.4 卷积网络在围棋中的应用

4.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例

第五主题循环神经网络

5.1 为什么要使用循环神经网络

5.2 1-of-N编码

5.3 循环神经网络的介绍

5.4 长短期记忆网络

5.5 长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例

第六主题人工智能未来展望

6.1 监督学习中的新应用

6.2 强制学习中的新应用

6.3 非监督学习中的新应用

6.4 DeepMind介绍

浅出体验：

1、使用深度学习进行手写体识别、人脸识别以及自然语言处理。

2、进入某身份识别国家工程实验室并参观。

3、AI产品研发过程分享：从技术信仰到价值务实。

4、产品研发案例分享：

1）多维生物特征身份认证在安防领域中的应用

2）多媒体分析与处理及其应用

5、讨论互动：学员提出问题并进行相互讨论，相关研发人员释疑并与学员互动。

6、学员写出（或交流）体验的收获与体会。

7、技术负责人做最后总结。

讲师介绍

司老师,网()资深讲师。清华大学博士，人工智能方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。

人工智能：走进企业的体验式学习

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