【培訓對象】
企業中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說：如果我們不想死，就要向最優秀的人和組織學習，否則怎么能先進呢？該項目可以零距離接觸，感悟其優秀文化，學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

章節	內    容
第一節	第一節：機器學習深度學習與TensorFlow
	1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用； 1.2 scikit-learn的介紹和典型使用； 1.3 多元線性回歸；   1.4 Logistics回歸與Softmax回歸； 1.5 決策樹和隨機森林； 1.6 SVM； 1.7 多種聚類的原理和調參；1.8 TensorFlow典型應用； 1.9 典型圖像處理；        1.10 多項式擬合； 1.11快速傅里葉變換FFT；  1.12 奇異值分解SVD； 1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡；
	第一節：代碼和案例實踐
	1.1股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測； 1.2無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統； 1.3環保檢測數據異常檢測和分析； 1.4股票數據分析； 1.5社會學人群收入預測； 1.6葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類； 1.7泰坦尼克乘客存活率估計；
第二節	第二節：卷積神經網絡CNN
	2.1 神經網絡結構，濾波器，卷積； 2.2 池化，激活函數，反向傳播； 2.3 目標分類與識別、目標檢測與追蹤； 2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet； 2.5 Inception-V3/V4；  2.6 ResNet、DenseNet；
	第二節：代碼和案例實踐
	2.1 數字圖片分類； 2.2 卷積核與特征提取； 2.3 以圖搜圖；         2.4 人證合一； 2.5 卷積神經網絡調參經驗分享；
第三節	第三節：圖像視頻的定位與識別
	3.1 視頻關鍵幀處理；          3.2 物體檢測與定位； 3.3 RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN； 3.4 YOLO；                   3.5 FaceNet；
	第三節：代碼和案例實踐：
	3.1 遷移學習；               3.2 人臉檢測； 3.3 OCR字體定位和識別；      3.4睿客識云； 3.5 氣象識別；

 

 

章節	內    容
第四節	第四節：循環神經網絡RNN
	4.1 RNN基本原理；             4.2 LSTM、GRU； 4.3 Attention；                4.4 CNN+LSTM模型； 4.5 Bi-LSTM雙向循環神經網絡結構； 4.6 編碼器與解碼器結構； 4.7 特征提取：word2vec；      4.8 Seq2seq模型；
	第四節：代碼和案例實踐：
	4.1 看圖說話；    4.2 視頻理解；     4.3 藏頭詩生成； 4.4 問答對話系統；                   4.5 OCR； 4.6 循環神經網絡調參經驗分享；
第五節	第五節：自然語言處理
	5.1 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram； 5.2分詞/詞性標注； 5.3 詞向量；     5.4文本分類；       5.5機器翻譯； 5.6 文本摘要；   5.7閱讀理解；       5.8 情感分析；
	第五節：代碼和案例實踐：
	5.1 HMM分詞；                   5.2 問答系統； 5.3 文本摘要的生成；        5.4智能對話系統和SeqSeq模型； 5.5 閱讀理解的實現與Attention；
第六節	第六節：生成對抗網絡GAN和強化學習RL
	6.1 生成與判別；  6.2生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型； 6.3 GAN對抗生成神經網絡；      6.4 DCGAN； 6.5 Conditional GAN；   6.6 InfoGan；  6.7Wasserstein GAN； 6.8 馬爾科夫決策過程；       6.9 貝爾曼方程、最優策略； 6.10 策略迭代、值迭代；      6.11 Q Learning； 6.12 SarsaLamda；            6.13 DQN； 6.14 A3C；                   6.15 ELF；
第六節	第六節：代碼和案例實踐：
	6.1 圖片生成；        6.2 看圖說話；    6.3 OpenAI； 6.4 飛翔的小鳥游戲；  6.5 基于增強學習的游戲學習； 6.6 DQN的實現；

【背景介紹】

Ø 復旦大學軟件學院副教授

Ø 對外貿易大學大學MBA班講師

Ø 江南大學MBA講師

Ø SAP大學聯盟培訓講師

 

【實戰經驗】

在復旦大學軟件學院,主要研究商務智能和大數據技術與應用。主要負責電子商務、大數據核心技術與應用、客戶智能和商務智能的教學，2011年紐約大學Stern商學院訪問學者。商務智能被評為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市級教學成果獎二等獎。目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業合作課題等項目。獲得上海市2015年上海市科技進步二等獎。

與SAP、IBM等公司有長期廣泛的合作，主持和參與了了江蘇中天集團、上海自貿區、上海交巡警總隊等10幾家單位數據分析、流程優化的合作項目。

 

【出版著作】

《流程管理》

《智能化的流程管理》

教材《電子商務模式（第二版）》、《流程智能》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》和《商務智能 數據分析的管理視角》等多部。

 

【合作項目及培訓經驗】§

面向角色的MAS工作流模型理論及其應用研究 2002.3—2003.5 中國博士后科研基金 負責人

多角色協調過程模型及其變化管理（70301004） 2004.1—2006.12國家自然科學基金 負責人

移動環境下的企業集成新技術（2008AA04Z127） 2009.10-2010.9 863資助主要參與人

基于組織視圖的簡約業務流程挖掘及其應用研究(71071038) 2011.1—2013.12國家自然科學基金 負責人 結題評估優秀

非常規突發事件中信息分類、信息傳播與認知模型研究（91324010） 國家自然科學基金重大研究計劃培育課題 2014.1—2014.12 主要參與人

業務流與知識流的集成模型和優化研究（14PJC017） 2014年上海市浦江人才計劃項目 2014.9—2016.9 負責人

Research on Real-time HA enablement and workload assignment optimization based on Spark in MFT, IBM SUR, IBM Shared University Research（IBM大學合作部共享大學研究）,2015負責人

上海自貿區大數據應用研究 2015.10-2015.12 上海自貿區管委會合作項目 負責人

耐熱導線工廠質量管理數據分析 2015.10-2016.8 江蘇中天軟件科技有限公司 負責人

亞太運營商出口退稅服務平臺設計 2016.3-2016.7 上海自貿區管委會合作項目，負責人

面向情景感知的智能物體語義建模與自適應控制研究（61671157），國家自然科學基金面上項目，2017-2020，主要參與人（排名第二）

天呈醫流商城服務機器人設計 2016.11—2017.8 天呈醫流有限公司，負責人

基于大數據技術的中天能耗和設備監測云平臺設計 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司，負責人。

【主講課程】

《區塊鏈》

《深度學習》

《智慧營銷》

《大數據挖掘與分析》

《人工智能發展趨勢》

《人工智能—智能機器人》

應用課題：

《保險精準營銷》

《移動運營商精準營銷》

《數據運營（旅游互聯網公司）》

《金融大數據應用實踐》

《大數據在人力資源的應用》

《智能時代 運營商大數據之路》

《產品經理如何看待數據分析與人工智能》

• 5G物聯網及人工智能

   

  課程背景：人工智能時代已經開啟，其中物聯網技術的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯網之后下有一個萬億級數的產業。本課程詳細介紹物聯網及人工智能的現狀、發展、案例和技術發展。課程目標：1.了解物聯網及可人工智能的基本知識2.物聯網及人工智能核心技術和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯網..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產品設計、風控應對策略

   

  第一部分：金融科技發展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術、APPLEPAY、虹膜技術、二維碼支付技術）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯技術的發展使互聯網金融成為可能1、移動互聯網技術2、移動支付技術3、H5、APP（三）互聯網金融對傳統銀行資產業務的顛覆和沖..

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• 數字化轉型“人工智能關鍵技術與產業機遇”培訓大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節、 人工智能概述1、 人工智能發展史2、 人工智能關鍵技術3、 人工智能新型產業4、 傳統產業智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結第二章：人工智能產業機遇（約1.5小時）1、 人工智能產業鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業務場景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應用第二類，以軟件為主，銀行核心應用第三類，以硬件為主，非核心應用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應用業務場景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業務，刷臉支付，身份證識別，OCR技術 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導航，智能營銷催收機器人 自然語言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術和應用場景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等ii.公安局的天網系統b)語音處理，語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景c)自然語言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應用場景ii.抖音推薦引擎的應用場景二．常見人工智能的算法，主流的應..

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• 人工智能產品管理和產品設計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產品思考1 人工智能的發展和定義1 人工智能產品2 體系――人工智能產品框架3 基礎――數據的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業――人工智能時代的商業模式第2 章 無行業不智能1 互聯網的行業認知1 互聯網時代的下半場――產業互聯網的興起2 產業互聯網的行業屬性2．1 產品需..

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