人工智能实践项目案例分析与实战应用培训通知

人工智能实践项目案例分析与实战应用
培训通知
各有关单位：
为了推动企业创新与业务转型，保障精准决策做到稳健发展。帮助广大学员掌握人工智能前沿技术与实战应用能力，培养创新思维与问题解决能力。中培伟业特邀相关领域权威专家精心打造了“人工智能实践项目案例分析与实战应用”课程。于2025年在全国部分城市举办公开课。诚邀您的参与，有关事宜如下：
一、培训背景
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。
二、培训对象
政府、企业、学校IT相关技术人员；
高校相关专业硕士、博士研究生；
人工智能与知识图谱系统架构师与编程人员；
企业管理人员、技术主管、产品经理及决策者。
培训收益
通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员获得：
1.理论知识与技能提升—深化理论理解、掌握实践技能、培养问题解决能力；
2.行业洞察与经验积累—了解行业应用趋势，积累项目实施经验，拓展行业人脉资源；
3.创新思维与能力培养—激发创新灵感，培养批判性思维，提升综合创新能力；
4.职业发展与竞争力提升—增强就业竞争力，适应职业发展需求，助力职业转型与晋升。
带你一课打通人工智能实用技能
机器学习：人工智能的核心涵盖机器学习的基础知识重点讲解实战内容
深度学习：实现人工智能的途径掌握深度学习的基础知识系统学习深度学习进阶知识
图像识别：卷积神经网络与图像识别一般物体的图像识别Open CV与图像识别

机器学习：知识图谱
深度学习：GYM与强化学习
图像识别：基于DQN神经网络构建

机器学习：知识图谱的起源知识图谱典型案例分享详细讲解知识存储Neo4j人物关系知识图谱存储与检索案例分析
深度学习：GYM安装与游戏奖罚强化学习介绍马尔科夫性质与决策过程SARSA 算法蒙特卡洛多步采样
图像识别：CartPoleQ-Table爬山算法DQN 强化神经网络DQN原理分析强化学习模型


四、培训信息
1）培训方式：
培训采用线下专家面授+同步直播的形式。所有课程均赠送学习教材、视频回放、答疑交流群、促学服务等。多维度精细化教学，一站式报考服务，满足不同企业及学员的学习需求。
2）培训班次：
2025年05月26-29日 西安
2025年08月24-27日 北京
2025年10月26-29日 成都
培训内容
培训共计4天，每天6小时，具体日程安排如下：
日程：第一天
主题：机器学习基础
内容：机器学习的开发过程监督学习的处理模式无监督学习的处理模式机器学习模型的开发步骤机器学习模型开发的要点

主题：机器学习实战
内容：分类回归时间序列分析关联分析聚类与降维

日程：第二天
主题：深度学习基础
内容：神经元与神经网络激活函数的点火机制Sigmoid函数与参数优化梯度下降法简单感知机多层感知机Tensorflow实现感知机Keras实现感知机PyTorch实现感知机

主题：深度学习进阶
内容：前馈神经网络误差反向传播创建神经网络Fashion-MNIST图像识别TensorFlow构建图像识别网络模型Keras构建图像识别网络模型PyTorch构建图像识别网络模型

主题：卷积神经网络与图像识别
内容：卷积神经网络的结构基于TensorFlow构建CNN基于Keras构建CNN基于PyTorch构建CNN

日程：第三天
主题：一般物体的图像识别
内容：多分类数据集CIFAR-10介绍CNN识别普通物体的结构基于TensorFlow+CNN构建物体识别模型基于Keras+CNN构建物体识别模型基于PyTorch+CNN构建物体识别模型模型调优提高物体识别精度

主题：YOLO与目标识别
内容：YOLO介绍与版本安装基于YOLO物体检测Labelimg物体标注目标检测与检测结果保存

主题：GYM与强化学习
内容：GYM安装与游戏奖罚设置强化学习的与众不同马尔科夫性质与决策过程SARSA 算法介绍与推导蒙特卡洛多步采样

主题：知识图谱的存储与检索
内容：知识图谱数据库知识图谱存储方法基于Neo4j的知识存储实践开源知识存储工具理论与实践

日程：第四天
主题：注意力机制
内容：点积注意力机制编码与解码注意力注意力机制中的Q、K、V自注意力与多头注意力

主题：TransFormer架构解析
内容：各种注意力的应用编码器输入与位置编码编码器的内部结构训练自己的TransFormer模型

主题：Hugging Face平台介绍与使用
内容：Hugging Face 平台简介与生态系统Hugging Face 数据集库Transformers 库的使用模型部署与推理 API


六、讲师团队
刘老师 | 国内顶尖AI专家
拥有十几年软件研发经验，十年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
覃老师 | 拥有两项国家专利
上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。同时具有多年授课培训经验，讲课通俗易懂，代码风格简洁清晰。
七、收费标准
8800元/人（含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用）。
八、报名方式
1）请参加人员将加盖单位印章的《报名回执表》传真或邮件至课程顾问。
2）相关费用请于开课前一周汇至我司银行账号，并提供付款凭证。
3）我们将于开课前两周为学员发送《报到通知书》，详细告知参培地点、乘车路线、食宿安排，会务联系方式等事宜。