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人工智能行业应用及相关技术

2022-04-27 08:50:27　|　来源：中培企业IT培训网

一、课程收益
认识人工智能的工作原理及深度学习算法、学习既能对人工智能的技术有更深的认识，也能更好的指导自己的人工智能相关建设工作。

二、培训时间
建议学习时间：4天，每天6小时

三、课程对象
企业系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师、高校/科研院所涉及到人工智能与机器学习的项目负责人，及未来可能从事人工智能研发的技术人员。

四、培训大纲

课程模块	课程大纲
人工智能基础及进阶学习	1.1 人工智能与大数据、机器学习、深度学习的关系深入 1.2 人工智能的背景及现状 1.3 人工智能的发展历程 1.4 人工智能的目标与定位 1.5 人工智能的基本原理介绍 1.6 几种类型的智能体与环境 1.7 智能体结构的认识
人工智能架构与深度学习	2.1 人工智能产业生态的三层基本架构与技术架构人工智能、机器学习与深度学习的关系 2.3 深度学习算法：机器学习的介绍 2.4 机器学习实施过程深入 2.5 深度学习的训练方法
人工智能新革命：知识图谱	3.1 知识图谱的定义与构建过程 3.2 知识图谱的成功应用案例：现代搜索引擎介绍 3.3 企业对知识图谱的需求与构建思路 3.4 通用知识图谱+行业知识图谱 3.5 知识图谱的应用案例
深度学习与智能围棋	4.1 从围棋了解人工智能的搜索技术 4.2 围棋AI算法—MCTS(蒙特卡洛树搜索)介绍 4.3 AlphaGO的实现原理 4.4 AlphaGo Zero （从AlphaGo Lee->Master->Zero） 4.5 智能围棋与神经网络和蒙特卡洛树搜索 4.6 人工智能的核心方法
AI行业应用案例分享	5.1 智能机器应用场景与分析 5.2 智能生活应用场景与分析（虚拟试衣、智能眼镜、智能家庭等） 5.3 智能生活导致的危机思考 5.4 智慧校园的应用场景与分析 5.5 人工智能在环保领域的应用案例 5.6 人工智能在网络安全领域的应用案例 5.7 人工智能在气象领域的应用案例 5.8 人工智能在建筑领域的应用案例
人工智能3.0	6.1 AI技术的新特征（大数据、物联网、云平台技术及深度学习结合的人工智能的特点） 6.2 AI 3.0的介绍与分析 6.3 认知计算的深入了解 6.4 AI 3.0面对的挑战

标签：人工智能机器学习深度学习知识图谱人工智能场景

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