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人工智能應(yīng)用及項(xiàng)目案例分析

課程編號(hào):34602

課程價(jià)格:¥21200/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:451

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】


【培訓(xùn)收益】


一.人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。
a)圖像處理,圖像識(shí)別
i.日常生活中的刷臉,人臉識(shí)別,火車進(jìn)站等
ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)
b)語音處理,語音識(shí)別
i.科大訊飛語音輸入法的場(chǎng)景
ii.搜狗智能機(jī)器翻譯筆的應(yīng)用場(chǎng)景
c)自然語言處理,文本挖掘
i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景
ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景
二.常見人工智能的算法,主流的應(yīng)用構(gòu)建方法。
a)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元,感知機(jī)
b)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
c)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
d)Transformer和Attention機(jī)制
e)圖計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

三.主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹
a)谷歌公司開發(fā)的Tensorflow框架
b)臉書公司開發(fā)的Pytorch框架
c)微軟公司開發(fā)的MxNet框架
d)百度公司開發(fā)的paddlepaddle框架

四.針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理
a)圖像識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景
i.人臉識(shí)別,車輛識(shí)別
ii.智慧課堂,智慧商店,智慧物流,智慧檢測(cè)
iii.手機(jī)銀行,支付寶刷臉支付
b)語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景
i.智能音箱,智能客服
ii.語音輸入法,智能翻譯
iii.聲紋識(shí)別
c)自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景
i.搜索引擎—百度,搜狗,淘寶
ii.推薦引擎—今日頭條, 抖音
iii.機(jī)器翻譯—搜狗翻譯筆,谷歌翻譯

第二天上午:
騰訊智能音箱、騰訊智能問答技術(shù)案例
內(nèi)容簡(jiǎn)介:
知識(shí)圖譜( Knowledge Graph)以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念,實(shí)體及其關(guān)系,便于計(jì)算機(jī)更好的管理,計(jì)算和理解互聯(lián)網(wǎng)海量文本信息。Topbase是由TEG-AI平臺(tái)部構(gòu)建并維護(hù)的一個(gè)專注于通用領(lǐng)域知識(shí)的知識(shí)圖譜。其覆蓋51個(gè)領(lǐng)域的知識(shí),涉及226種概念類型,共計(jì)1億多個(gè)實(shí)體,三元組數(shù)量達(dá)22億多。目前,Topbase主要服務(wù)于微信搜一搜,信息流推薦以及智能問答產(chǎn)品。本次分享主要梳理Topbase構(gòu)建過程中的重要技術(shù)經(jīng)驗(yàn),介紹如何從0到1構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜,希望對(duì)圖譜建設(shè)者們能有一定的借鑒意義。

課程收益:
通過本課程,可以學(xué)習(xí)到:
1.知識(shí)圖譜的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景
2.知識(shí)圖譜系統(tǒng)的整體技術(shù)框架
3.知識(shí)更新和知識(shí)抽取的關(guān)鍵技術(shù)
4.實(shí)體分類和實(shí)體對(duì)齊的關(guān)鍵技術(shù)
5.知識(shí)關(guān)聯(lián)和推理的關(guān)鍵技術(shù)

課程大綱:
1.什么是知識(shí)圖譜(Topbase)
2.知識(shí)圖譜構(gòu)建的整體框架
3.知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)更新和抽取
4.實(shí)體分類和實(shí)體對(duì)齊
5.知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和推理
6.實(shí)體流行度計(jì)算
7.知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)和查詢

第二天下午:機(jī)器學(xué)習(xí)閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
目 錄
機(jī)器學(xué)習(xí)閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法 1
第一章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法論 1
第二章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程 1
第三章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的離線訓(xùn)練 1
第四章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的在線預(yù)測(cè) 2
第五章. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的線上實(shí)時(shí)反饋機(jī)制 2
第六章. 人工智能整體是一個(gè)復(fù)雜,反饋的系統(tǒng)工程 2


第一章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法論
a)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
d)人工智能時(shí)代深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
第二章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程
a)洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點(diǎn),抽象出計(jì)算機(jī)解決方法方案
b)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
c)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)特征工程
d)模型選擇,模型訓(xùn)練,模型評(píng)估,模型測(cè)試
e)開線效果評(píng)估
f)線上開發(fā)性能測(cè)試,運(yùn)行上線

第三章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)用環(huán)境搭建方法和實(shí)踐
a)以做NLP的文本分類項(xiàng)目為例
b)安裝相應(yīng)的環(huán)境依賴的python工具包,如sklearn,keras,numpy,pandas等
c)安裝深度學(xué)習(xí)框架,安裝tensorflow或者pytorch
d)安裝GPU顯卡加速支持的驅(qū)動(dòng),如cuda驅(qū)動(dòng)等
e)從業(yè)務(wù)拉取數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)特征工程
f)選擇合適的算法模型,進(jìn)行訓(xùn)練,觀察每一輪訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和召回率
g)進(jìn)行訓(xùn)練過后的效果評(píng)估
第四章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的離線訓(xùn)練
e)模型選擇的標(biāo)準(zhǔn)
f)網(wǎng)格搜索,交叉驗(yàn)證法,留出法
g)面臨的問題:類目樣本不均衡,樣本數(shù)量不夠,樣本質(zhì)量不佳,如何解決?
i.類目不均衡:Facol Loss
ii.樣本數(shù)量不夠:數(shù)據(jù)增強(qiáng)
iii.樣本質(zhì)量不佳:
h)模型衡量標(biāo)準(zhǔn):準(zhǔn)確率,召回率,F(xiàn)1,AUC和ROC的概念
第五章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的在線預(yù)測(cè)
a)高并發(fā),低延時(shí)
b)灰度測(cè)試,A/B Test 分桶對(duì)比
c)效果好壞標(biāo)準(zhǔn):CTR點(diǎn)擊率,平均停留時(shí)長(zhǎng),PV/UV變化等
第六章. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的線上實(shí)時(shí)反饋機(jī)制
a)在線實(shí)時(shí)反饋
b)在線學(xué)習(xí)微調(diào)機(jī)制
第七章. 人工智能整體是一個(gè)復(fù)雜,反饋的系統(tǒng)工程 

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