關(guān)于舉辦“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)”培訓(xùn)的通知
各有關(guān)單位:
中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所是國(guó)家專門的計(jì)算技術(shù)研究機(jī)構(gòu),同時(shí)也是中國(guó)信息化建設(shè)的重要支撐單位,中科院計(jì)算所培訓(xùn)中心是致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。中心憑借科學(xué)院的強(qiáng)大師資力量,在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,自主研發(fā)出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實(shí)幫助中國(guó)軟件企業(yè)培養(yǎng)高級(jí)軟件技術(shù)人才,提升整體研發(fā)能力,迄今為止已先后為國(guó)家培養(yǎng)了數(shù)萬(wàn)名計(jì)算機(jī)專業(yè)人員,并先后為數(shù)千家大型國(guó)內(nèi)外企業(yè)進(jìn)行過(guò)專門的定制培訓(xùn)服務(wù)。
2016年Google開發(fā)的一款人工智能程序AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝世界圍棋職業(yè)九段選手李世石,展現(xiàn)了人工智能異常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用能力會(huì)成為一個(gè)爆發(fā)性需求的知識(shí)技能,也會(huì)是未來(lái)科技的至高點(diǎn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有意義深遠(yuǎn)且令人興奮的能力,就某種意義而言,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在我們的生活中已經(jīng)無(wú)所不在。要想進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域,并且對(duì)其具有充分的認(rèn)知,就必須能夠理解和設(shè)計(jì)服務(wù)于某一項(xiàng)目需要的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
本課程首先介紹了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的背景和現(xiàn)狀,機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論和主流的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,介紹數(shù)據(jù)的采集導(dǎo)入、機(jī)器學(xué)習(xí)的邏輯模型(包括線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等)、對(duì)特征選擇和抽取、集成機(jī)器學(xué)習(xí)做了詳述,并對(duì)Python中眾多針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的程序包,包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等的使用進(jìn)行講解,并將其應(yīng)用于一些案例研究之中。
本培訓(xùn)將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)理論與Python應(yīng)用實(shí)踐相結(jié)合,基于Python對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)目前的一些模型及基本方法,進(jìn)行詳細(xì)解讀、并對(duì)其中主要的模型,提供Python樣例實(shí)戰(zhàn)講解。
一、培訓(xùn)對(duì)象
1,系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。
2,牽涉到網(wǎng)絡(luò)采集、處理和規(guī)劃的負(fù)責(zé)人、設(shè)計(jì)人員。
3,政府機(jī)關(guān),金融保險(xiǎn)、移動(dòng)等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來(lái)源單位的負(fù)責(zé)人。
4,高校、科研院所牽涉到人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。
二、學(xué)員基礎(chǔ)
1,對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
2,有一定的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3,有一定的機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)處理的知識(shí)。
三、師資
由業(yè)界知名大數(shù)據(jù)專家親自授課:
楊老師
主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),長(zhǎng)期從事網(wǎng)絡(luò)信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,主持和參與了多個(gè)國(guó)家和省部級(jí)基金項(xiàng)目,具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
四、培訓(xùn)內(nèi)容
第1講 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
1人工智能簡(jiǎn)介
2人工智能的發(fā)展歷程
3機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)技術(shù)
4國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
第2講 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1分類和回歸
2聚類和降維
3線性規(guī)劃
4機(jī)器學(xué)習(xí)模型
5特征抽取
第3講 Python工具和技術(shù)
1 Python與機(jī)器學(xué)習(xí)
2 Python的安裝配置
3 NumPy和Matplotlib
4 Pandas和SciPy
5 Scikit-Learn
第4講 將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?/b>
1 數(shù)據(jù)及其模型
2 數(shù)據(jù)來(lái)源
3 數(shù)據(jù)清洗
4 數(shù)據(jù)可視化
第5講 機(jī)器學(xué)習(xí)的模型
1 邏輯模型
2 PAC和計(jì)算復(fù)雜性
3 樹狀模型和純度
4 規(guī)則模型
第6講 線性模型分析
1 最小二乘法和梯度下降
2 logistic回歸
3 代價(jià)函數(shù)
4 多分類
5 正則化
第7講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2 logistic單元
3 代價(jià)函數(shù)最小化
4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
5梯度檢驗(yàn)
6其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
第8講 特征類型和抽取
1特征的類型
2運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)
3結(jié)構(gòu)化特征
4特征變換
5主成分分析
第9講 集成學(xué)習(xí)技術(shù)
1集成學(xué)習(xí)的類型
2 Bagging方法
3 隨機(jī)森林
4 Boosting方法
5 集成學(xué)習(xí)的策略
第10講 機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)策略
1評(píng)價(jià)模型的表現(xiàn)
2模型的選擇
3學(xué)習(xí)曲線
4機(jī)器學(xué)習(xí)小結(jié)
五、培訓(xùn)目標(biāo)
1、全面了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。
2、學(xué)習(xí)Python中一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
3、深入使用Python在機(jī)器學(xué)習(xí)中的使用。
六、培訓(xùn)時(shí)間、地點(diǎn)
時(shí)間: 2018年4月25日-4月26日 地點(diǎn):上海
七、證書
培訓(xùn)結(jié)束,頒發(fā)中科院計(jì)算所職業(yè)培訓(xùn)中心“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)”結(jié)業(yè)證書。
八、費(fèi)用
培訓(xùn)費(fèi):5500元/人(含教材、證書、午餐、學(xué)習(xí)用具等)。住宿協(xié)助安排,費(fèi)用自理。