各有關(guān)單位：
為響應(yīng)工業(yè)和信息化部信息化高端人才培養(yǎng)的號召,中心特推出了python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓(xùn)班，整個課程包含6大模塊內(nèi)容，從Python開始，快速掌握語言與必備工具庫，對機器學(xué)習(xí)算法進行原理推導(dǎo)與實例解讀，結(jié)合案例將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到真是數(shù)據(jù)集中，通過案例演示如何應(yīng)用Python庫進行建模與評估工作。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度到深度學(xué)習(xí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)框架實例演示如何使用Tensorflow與Caffe兩大框架并將其應(yīng)用到實際的項目中。通過本課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)員真正的達到并實現(xiàn)學(xué)以致用的目的�，F(xiàn)將相關(guān)事宜通知如下：

一、 培訓(xùn)特色
1. 機器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)面面俱到，算法與實踐相結(jié)合;
2. 錄播課程隨到隨學(xué)，直播答疑后顧無憂;
3. 提供所有數(shù)據(jù)與代碼，輕松復(fù)現(xiàn);
4. 風格通俗易懂，適合快速上手。

二、 培訓(xùn)目標
1. 掌握Python基礎(chǔ)語言風格與常用庫使用方法;
2. 理解并掌握經(jīng)典算法原理；
3. 理解機器學(xué)習(xí)算法工作原理與應(yīng)用場景；
4. 掌握Scikit-Learn庫的建模與評估；
5. 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識；
6. 掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用技巧與細節(jié)分析；
7. 通過大量實際案例使學(xué)員真正掌握Caffe與Tensorflow框架在工作中的用法。

三、 課程大綱

第一天
上午
第一模塊：Python必備庫快速入門
1. Python語言基礎(chǔ)快速入門
2. 科學(xué)計算庫Numpy
3. 數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas
4. 可視化庫Matplotlib
人工智能必備Python基礎(chǔ)，快速掌握語言風格與常用庫使用方法。

第一天下午
第二模塊：機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(一)
1. 線性回歸
2. 邏輯回歸
3. 決策樹
4. 隨機森林
5. 支持向量機

第二天
上午
第二模塊：機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(二)
6. Xgboost
7. 聚類
8. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9. PCA與SVD
10. 詞向量模型Word2vec
機器學(xué)習(xí)必備經(jīng)典算法原理推導(dǎo),實例闡述機器學(xué)習(xí)算法工作原理與應(yīng)用場景。

第二天
下午
第三模塊：機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)
1. 科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)
2. 泰坦尼克號船員獲救預(yù)測
3. 信用卡欺詐檢測
4. 鳶尾花數(shù)據(jù)集分類
5. Mnist手寫字體識別
6. 員工離職與股價預(yù)測
基于真實數(shù)據(jù)集，使用scikit-learn庫進行建模與評估工作，從零開始，代碼實戰(zhàn)。

第三天
上午
第四模塊：決勝AI深度學(xué)習(xí)必備原理
1. 深度學(xué)習(xí)發(fā)展與應(yīng)用
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解
5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技巧與細節(jié)
6. 強化學(xué)習(xí)原理與實踐
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識點入手，分模塊講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細節(jié)，由淺入深過渡到深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，技巧與細節(jié)分析。

第三天
下午
第五模塊：深度學(xué)習(xí)必備框架
1. Tensorflow基礎(chǔ)操作
2. Tensorflow建立機器學(xué)習(xí)模型
3. Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解
4. 基于Tensorflow的CNN與RNN模型
5. Caffe框架配置參數(shù)詳解
6. Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作
7. Caffe技巧與應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)兩大神器Caffe與Tensorflow實戰(zhàn)，代碼示例演示如何應(yīng)用框架進行深度學(xué)習(xí)建模任務(wù)。

第四天上午
第六模塊：深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)（一）
1. 驗證碼識別（基于Tensorflow）
2. 文本分類（基于Tensorflow）
3. 圖像風格轉(zhuǎn)換（基于Tensorflow）

第四天下午
深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)（二）
4. 詞向量模型Word2vec（基于Tensorflow）
5. 強化學(xué)習(xí)讓AI自己玩游戲（基于Tensorflow）
6. 人臉檢測（基于Caffe）
7. 人臉關(guān)鍵點定位（基于Caffe）
基于深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow與Caffe從數(shù)據(jù)源制作開始進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，完整演示如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)到實際任務(wù)中。

第五天
學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

四、培訓(xùn)費用
面授班培訓(xùn)費：7800元/人（含培訓(xùn)費、資料費、學(xué)習(xí)期間的午餐），食宿統(tǒng)一安排，費用自理。請學(xué)員提交身份證復(fù)印件一張，以便做證書使用。

本課程學(xué)習(xí)考核通過后由中心頒發(fā)《人工智能工程師》證書;證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。