人工智能(néng)和深度學(xué)习

尹老师  资深软件架构师，移动云计算专家

多(duō)年从事大数据、云计算研发工作经验，数學(xué)博士，北航移动云计算硕士，资深软件架构师，移动云计算专家，主要研究方向包括云计算、大数据、移动开发、互联网营销、電(diàn)子商(shāng)務(wù)、项目管理(lǐ)等；某大型知名企业首席架构，负责PaaS平台研发。

IT从业近二十年，秉承理(lǐ)论与实践相结合，在學(xué)习中实践，在实践中學(xué)习，积累了丰富的理(lǐ)论与实践经验，并且乐于将自己的经验分(fēn)享。尹老师具有(yǒu)敏锐的目光与头脑，发现并集成整合社会资源，為(wèi)企业节省资源并创造价值，达到為(wèi)合作伙伴创收的目的。曾為(wèi)多(duō)家國(guó)内知名企业提供培训与咨询，包含阿里集团、阿尔卡特朗讯、中國(guó)移动、中國(guó)電(diàn)信、当当网、中石油、中航國(guó)际等。拥有(yǒu)大数据、大流量、高并发、分(fēn)布式的大型网站架构和设计经验。曾主导过多(duō)个私有(yǒu)云建设项目，早些年也主导过ERP、CMS等软件项目，这些项目中包含多(duō)个数百万、上千万的大型项目。

在工作中研究新(xīn)技术、新(xīn)框架、及时更新(xīn)知识體(tǐ)系，并長(cháng)期坚持编写架构核心代码。在技术平台方面，善于Hadoop、Spark、Docker、OpenStack、Storm等技术平台的应用(yòng)与运维。深入理(lǐ)解Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等大数据技术和开源框架理(lǐ)论。对于云计算體(tǐ)系有(yǒu)深刻认识，及独到的见解，如OpenStack的技术架构、安装部署、运维等。在移动云计算方面，善于设计与建设云计算體(tǐ)系；也善于移动云计算相关的咨询与培训。在项目管理(lǐ)方面，善于使用(yòng)敏捷项目管理(lǐ)方法，把客户的需求变更作為(wèi)常态，作為(wèi)软件架构设计的一部分(fēn)，减少需求变更带来的返工；善于捕捉、挖掘、分(fēn)析客户需求，為(wèi)用(yòng)户提供满意的产品,项目经历：贵州省政府云呼叫中心建设项目、广东发展银行電(diàn)营、运维大数据分(fēn)析项目、中石油工程设计西南分(fēn)公司云计算项目评审委员、中石油大数据挖掘项目，電(diàn)商(shāng)库存预测大数据分(fēn)析项目、大型ERP、電(diàn)子商(shāng)務(wù)、CRM、電(diàn)子政務(wù)等多(duō)个项目。

2015年到2018年着重在AI人工智能(néng)方向研究，曾给平安，中國(guó)银行培训过。

课程简介

人工智能(néng)（Artificial Intelligence），英文(wén)缩写為(wèi)AI。它是研究和开发用(yòng)于模拟、延伸和扩展人的智能(néng)的理(lǐ)论、方法、技术及应用(yòng)系统的一门新(xīn)的技术科(kē)學(xué)。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能(néng)不是人的智能(néng)，但能(néng)像人那样思考、也可(kě)能(néng)超过人的智能(néng)。

人工智能(néng)是计算机科(kē)學(xué)的一个分(fēn)支，它企图了解智能(néng)的实质，并生产出一种新(xīn)的能(néng)以人类智能(néng)相似的方式做出反应的智能(néng)机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理(lǐ)和专家系统等。人工智能(néng)从诞生以来，理(lǐ)论和技术日益成熟，应用(yòng)领域也不断扩大。

人工智能(néng)是一门极富挑战性的科(kē)學(xué)，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理(lǐ)學(xué)和哲學(xué)。人工智能(néng)是包括十分(fēn)广泛的科(kē)學(xué)，它由不同的领域组成，如机器學(xué)习、计算机视觉、神经网络等等，总的说来，人工智能(néng)研究的一个主要目标是使机器能(néng)够胜任一些通常需要人类智能(néng)才能(néng)完成的复杂工作。

随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用(yòng)，数据分(fēn)析、数据建模、数据挖掘、机器學(xué)习、深度學(xué)习、人工智能(néng)等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，老师总结多(duō)年数据分(fēn)析经验，而精心设计的课程，课程内容涵盖了数据领域的数据处理(lǐ)、统计分(fēn)析、数据挖掘、机器學(xué)习、神经网络、深度學(xué)习、人工智能(néng)等内容，以及人工智能(néng)的应用(yòng)范围、发展前景剖析。

培训目标

1. 使學(xué)员深入理(lǐ)解人工智能(néng)的概念、技术、模型、应用(yòng)等；
2. 使學(xué)员彻底理(lǐ)解深度學(xué)习的概念、技术、模型、应用(yòng)等；
3. 使學(xué)员深入理(lǐ)解人工神经网络的概念、技术、模型、应用(yòng)等；
4. 使學(xué)员學(xué)会使用(yòng)深度學(xué)习开源框架完成数据挖掘工作；
5. 机器學(xué)习等相关框架在企业研发、设计与实现等方面的应用(yòng)经验分(fēn)享；
6. 面向用(yòng)户数据的深度學(xué)习等技术的应用(yòng)经验分(fēn)享；
7. 结合代码分(fēn)析,剖析算法原理(lǐ)；实际应用(yòng)举例和和业界趋势分(fēn)析；成熟开源框架介绍和实例(Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, TensorFlow,)。
8. 内容分(fēn)四大部分(fēn)：DNN 入门和基本模型；模型评估、调参和优化；卷积神经网络 CNN原理(lǐ)和实践；循环神经网络RNN原理(lǐ)和实践。
9. 完成课程后，學(xué)员能(néng)够了解深度學(xué)习的流程步骤；理(lǐ)解用(yòng)深度學(xué)习方法解决实际问题的方法和思路；掌握基础深度學(xué)习的算法和实现方法，并应用(yòng)于多(duō)种项目中。

培训对象

1. 对深度學(xué)习算法原理(lǐ)和应用(yòng)感兴趣，具有(yǒu)一定编程(Python)和数學(xué)基础(線(xiàn)性代数、微积分(fēn)、概率论)的技术人员。
2. 即将投身于人工智能(néng)、机器學(xué)习、数据挖掘领域的企业或者个人；
3. 系统架构师、系统分(fēn)析师、高级程序员、资深开发人员；
4. 電(diàn)信行业、政府机关、金融保险、移动互联网、能(néng)源行业等人工智能(néng)相关人员；

培训方式

以课堂讲解、演示、案例分(fēn)析為(wèi)主，辅以互动研讨、现场答(dá)疑、學(xué)以致用(yòng)。

课程大纲