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首页 > 商务会议 > IT/技术会议 > AI人工智能技术及应用 更新时间：2021-12-04T00:00:54

AI人工智能技术及应用
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AI人工智能技术及应用 已过期

会议时间：2021-12-21 09:00至 2021-12-22 17:00结束

会议地点： 线上活动  详细地址会前通知  

会议规模：30人

主办单位： 电科博瑞

发票类型：增值税专用发票 增值税普通发票 增值税普通发票
领取方式：会前快递 会后快递 
发票内容： 会议费 会议服务费 技术培训费 资料费 
参会凭证：邮件/短信发送参会通知

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍

        AI人工智能技术及应用

        AI人工智能技术及应用宣传图

              随着新一代移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术的不断发展迭代，新一代人工智能加速发展并日益呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操作的新特征，正在对经济社会发展模式和国际政经格局产生重大影响。为进一步加强我国人工智能专业技术人才队伍建设，促进人工智能行业发展，为此我单位决定组织召开“AI人工智能技术及应用”网络直播培训，具体通知如下：

              培训收益：1、让学员掌握人工智能的基础知识和人工智能的问题解决思路，了解人工智能的应用场景和解决方案。2、让学员掌握深度学习的常用算法，如神经网络，卷积神经网络，LSTM神经网络等，并且学会使用这些深度学习的算法完成一些实用的实战项目，如训练自己的图像识别模型，训练自己的情感分类模型。3、让学员掌握人工智能领域最前沿的技术应用，如目标检测算法FasterRCNN，yolov1-yolov5的介绍和应用，目标分割算法MaskRCNN的介绍和应用，以及人脸识别项目实战，深度强化学习算法的介绍和应用。

              参加对象：人工智能工程师、软件工程师、软件架构师、软件负责人等相关工程技术人员和管理人员。

        查看更多

        电科博瑞

        会议日程

        （最终日程以会议现场为准）

        一、人工智能介绍与概述

        1、人工智能/机器学习/神经网络/深度学习

        2、深度学习应用

        3、人工智能技术框架

        4、机器学习算法应用分析

        二、深度学习-神经网络

        1、人工神经网络

        2、单层感知器

        3、激活函数，损失函数和梯度下降法

        4、BP算法介绍

        三、卷积神经网络CNN应用

        1、CNN卷积神经网络

        2、卷积层、池化层（均值池化、最大池化）

        3、CNN手写数字案例

        四、长短时记忆网络LSTM应用

        1、RNN循环神经网络

        2、长短时记忆网络LSTM

        3、LSTM应用案例

        五、预训练ResNet模型进行图像识别

        1、网络结构设计介绍

        2、网络可解释性介绍

        3、ResNet模型讲解

        4、使用训练好的模型进行图像识别

        六、迁移学习-图像识别模型项目实战

        1、VGG16模型讲解

        2、数据增加

        3、使用迁移学习完成天气现象分类

        4、使用迁移学习完成场景分类

        七、自然语言处理项目实战

        1、自然语言处理项目介绍

        2、word2vec介绍

        3、用LSTM训练一个情感分类模型

        八、目标检测算法

        1、目标检测项目

        2、R-CNN模型详解

        3、SPPNET模型详解

        4、Fast-RCNN模型详解

        5、Faster-RCNN模型详解

        九、YOLO目标检测算法和项目实践

        1、yolov1-v5算法详解

        2、yolo5源码架构分析

        3、yolo5图像标注方法

        4、yolo5模型训练方法

        5、yolo5模型预测方法

        十、MaskRCNN目标分割和项目实践

        1、Mask-RCNN结构介绍

        2、ROIAlign和ROIPooling对比

        3、Mask-RCNN代价函数讲解

        4、目标分割软件Labelme使用介绍

        5、训练自己的图像分割模型

        十一、人脸识别实战

        1、人脸检测实战

        2、人脸关键点提取实战

        3、人脸识别实战

        十二、深度强化学习

        1、概率分布和抽样值

        2、Environment环境

        3、State状态

        4、Agent智能体

        5、Action动作

        6、Policy策略

        7、Reward奖励

        8、Return

        9、Action-Value Function

        10、State-Value Function

        11、Trajectory轨迹

        12、Policy-based and Value-based

        十三、深度强化学习DQN算法应用

        1、Gym环境安装

        2、Gym环境介绍

        3、Gym环境动画演示

        4、action和observation

        5、DQN原理介绍

        6、DQN训练过程

        7、使用DQN训练强学习模型


        查看更多

        会议嘉宾

        即将更新，敬请期待

        参会指南

        会议门票

        票种名称 价格 原价 票价说明
        普通票 ¥3800 ¥3800 含培训费、资料费、证书费、邮寄费

        查看更多

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