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会议详情 |
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发票类型：增值税普通发票 增值税专用发票
互联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术深刻改变着人类的生产、生活、学习乃至思维方式，深刻展示了世界发展的前景。目前各院校的大数据和人工智能专业教师匮乏、相关落地动手实战应用能力欠缺、授课过程中相关行业实战案例项目缺失等，为加快建设大数据、人工智能相关专业教师队伍，推动各院校建立人才培训和评价体系，特推出全国高校大数据与人工智能师资研修班。本研修班每年在全国范围内滚动开展八期，截止目前已在全国巡回举办50余场，参训教师近6000人次。2021年全国高校深度学习实战（自然语言处理方向）师资研修班以线上云课堂形式举办，现将有关安排通知如下。
课程特色
1、本研修班课程全程强调动手实操，内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅，通过讲解企业级案例，真正的让学员把所学内容和工作实际有效结合、更好地进行教育教学工作。
2、核心课程部分由讲师手把手一起进行实操演练，在具体应用场景中全面掌握相关技能，助力实训教学工作、实际动手的能力。视频制作精良，讲师真人出镜，全面解析专业必备技能，为相关课程开设和备课、应对科研和项目开发打下坚实基础。
3、课程设有答疑交流讨论群，培训期间助教全程辅助教学，每天提供10小时的实时在线答疑辅导，并进行答疑文档汇总，帮助学员更好地总结学习。
4、本课程配套有基础知识内容，即使零基础学员快也能找到适合自己的学习内容和节奏，快速掌握课程知识和技能。
5、所有课程相关源代码、数据、PPT、案例素材全部提供下载，即学即用，教学更轻松！视频内容支持六个月内免费回看，以便复习和参考。
6、全面实践大数据/人工智能项目流程，包括数据采集、数据存储管理、数据探索、数据处理、特征工程、数据建模等课程，提供知识讲解，助力夯实理论基础，掌握核心技术。
7、参加线上课程学习的学员，如后续本人参加线下课程继续深造，持线上缴费凭证可享受一次免费学习机会（仅限参加同一培训专题方向的线下课程）。
课程模块
Python编程基础、Python数据科学库使用、Python机器学习基础、深度学习基础-人工神经网络、TensorFlow 2实战、TensorFlow2深度学习原理与实现、路透社新闻分类、搭建一个属于自己的聊天机器人、综合实战：基于深度学习的推荐系统受众性别预测。
证书颁发
学员经在线培训并考试合格后，可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发高级人工智能应用工程师职业技术证书，证书可登录工业和信息化部教育与考试中心官网查询。
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基础篇（报名成功后即可开始学习） |
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时间 |
课程内容 |
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正式培训前 |
Python编程基础 1准备工作 2列表操作 3程序流程控制语句 4字符串操作 4.1字符串及其索引&切片 4.2字符串的常见方法 4.3字典的创建及索引 4.4字典常用操作 4.5字典推导式 5Python文件读取操作 5.1Python读取文件 5.2练习3：统计小说中的单词频次 6函数 6.1Python函数自定义 6.2练习4：自定义求序列偶数个数的函数 7面向对象与模块 7.1Python方法与函数对比介绍 7.2Python面向对象示例 7.3Python模块使用 7.4第三方库的安装与调用 8注意事项 8.1Python工作路径说明 8.2模块命名及存放路径的注意事项 8.3结语 |
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正式培训前 |
Python数据科学库使用 1 Python数据分析概述 1.1 认识数据分析 1.2 熟悉Python数据分析的工具 1.3 安装anaconda与掌握Jupyter Notebook常用功能 2 NumPy数值计算基础 2.1 掌握NumPy数组对象 2.1.1NumPy简介 2.1.2 数组创建及基础属性 2.1.3 初识数组的特点 2.1.4 创建常用数组 2.1.5 数组数据类型 2.1.6 生成随机数 2.1.7 一维数组的索引 2.1.8 逻辑型索引 2.1.9 多维数组的索引 2.1.10 求解距离矩阵 2.1.11 变化数组shape 2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数 2.2.1 NumPy矩阵介绍 2.2.2 NumPy通用函数介绍 2.2.3 通用函数的广播机制 2.3 利用NumPy进行统计分析 2.3.1 NumPy读写二进制文件 2.3.2 NumPy读写txt文件 2.3.3 利用NumPy对数据进行简单统计分析 3 Pandas统计分析基础 3.1 Pandas简介 3.2 读写不同数据源的数据 3.2.1 Pandas读取文本数据 3.2.2 存储数据框 3.2.3 Pandas读取excel文件 3.2.4 将数据框存储为excel文件 3.3 数据框与数据框元素 3.3.1 构建数据框 3.3.2 查看数据框的常用属性 3.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素 3.3.4 按行列名称访问数据框中的元素 3.3.5 修改数据框中的元素 3.3.6 删除数据框中的元素 3.3.7 描述分析数据框中的元素 |
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核心课程篇 |
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课程内容 |
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第一课 Python机器学习基础 |
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8月2日 18:30-22:00 |
1.1引言 1.2基本术语 1.3假设空间&归纳偏好 2.1经验误差与过拟合 2.2评估方法 2.3性能度量 2.4性能度量Python实现 3.1线性回归基本形式 3.2线性回归模型的Python实现 3.3波士顿房价预测的Python实现 3.4逻辑回归介绍 3.5研究生入学录取预测的Python实现 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
微信群 |
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第二课 深度学习基础-人工神经网络 |
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8月3日 18:30-22:00 |
1单个神经元介绍 2经典网络结构介绍 3神经网络工作流程演示 4如何修正网络参数.梯度下降 5网络工作原理推导 6网络搭建准备 7样本从输入层到隐层传输的Python实现 8网络输出的Python实现 9单样本网络训练的Python实现 10全样本网络训练的Python实现 11网络性能评价 12调用sklearn实现神经网络算法 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
微信群 |
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第三课 TensorFlow 2实战 |
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8月4日 18:30-22:00 |
1任务1：构建一个线性模型 1.1TensorFlow介绍 1.2TensorFlow2常用数据类型和操作 1.3初始化模型 1.4构建损失函数 1.5模型训练及可视化 1.6使用高阶API-Keras 2任务2：MNIST手写数字识别 2.1数据读取及探索 2.2交叉熵 2.3模型构建及训练 2.4调用保存好的模型对新样本进行预测 3 作业-鸢尾花分类 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
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第四课 TensorFlow 2深度学习原理与实现 |
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8月5日 18:30-22:00 |
1.1深度神经网络-引言 2卷积神经网络CNN 2.1浅层神经网络的局限 2.2卷积操作 2.3卷积操作的优势 2.4池化及全连接 2.5高维输入及多filter卷积 2.6实现卷积操作 2.7实现池化操作 3循环神经网络RNN 3.1循环神经网络简介 3.2循环神经网络的常见结构 4长短时记忆网络LSTM 4.1LSTM的三个门 4.2LSTM三个门的计算示例 4.3利用RNN&LSTM实现mnist手写数字识别 |
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操作演练/作业 |
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在线答疑 |
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第五课 路透社新闻分类 |
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8月6日 18:30-22:00 |
1.项目背景与目标 2.数据探索分析 2.1读取新闻数据 2.2了解数据的基本情况 3.词嵌入（Word Embedding） 3.1word embedding的基本概念 3.2word2vec介绍 3.3CBOW词向量训练过程 4.构建模型 4.1数据padding 4.2网络结构中的Embedding层 4.3构建RNN网络模型 4.4模型训练及评估 5.模型优化 5.1词向量预训练 5.2模型优化 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
微信群 |
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第六课 搭建一个属于自己的聊天机器人 |
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8月7日 18:30-22:00 |
1项目背景与目标 2语料库预处理 3Seq2Seq模型计算图搭建——文件读取 4Seq2Seq模型计算图搭建——Encoder 5Seq2Seq模型计算图搭建——Decoder 6Seq2Seq模型计算图搭建——Seq2Seq 7模型训练 8模型测试 9注意力机制 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
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第七课 综合实战：基于深度学习的推荐系统受众性别预测 |
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8月8日 18:30-22:00 |
1.项目文件结构及编辑环境介绍 2 数据获取与探索分析答案讲解 3.1 理解用户单击流相关概念 3.2 获取用户的各单击流数据 4 对各单击流数据进行探索 5.1对用户单击流数据进行预处理 5.2进行词向量训练 5.3对用户的单击流进行编码及padding操作 5.4将词向量矩阵做相应排序并储存 5.5将单击流数据转化为二维样本数据并存储 6.1建模前数据整理 6.2模型训练及性能评估 7.1模型优化-并行网络结构介绍 7.2模型优化 |
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操作演练/作业 |
个人PC |
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在线答疑 |
微信群 |
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第八课 在线考试 |
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8月9日 |
高级人工智能应用工程师职业技术证书在线考试 |
泰迪云课堂 |
张敏
广东泰迪智能科技股份有限公司、培训总监，从事用户数据分析和数据挖掘工作六年，具有丰富的大数据挖掘理论及实践培训经验，对数据具有较高的敏感度，根据数据对其进行全面的统计分析。精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务的经验，主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师，2018年广东省Python与深度学习技术师资培训班主讲讲师，2018年第一/三/五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一/二/三期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师，2019年国家电网大数据竞赛河北、湖南省、甘肃省电力系统培训班主讲讲师，先后负责过西安理工大学、广东工业大学、广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织、参与编写图书《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》等。
律波
广东泰迪智能科技有限公司高级数据分析工程师，应用统计学硕士，有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底；精通R、Python、Power BI、Excel等数据挖掘分析工具，具有丰富的培训和项目经验，擅长从数据中发掘规律，对数据具有较高的敏感度，逻辑思维能力强，擅长数据可视化，机器学习、深度学习等算法原理的实现，如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等；负责“珠江数码大数据营销推荐应用”项目，完成标签库的构建及产品推荐模型；负责“京东电商产品评论情感分析”项目，完成了评论数据情感评价模型、LDA主题模型的构建；通过项目案例的转换；负责多个本科类院校数据分析软件培训和毕业生数据分析培训，先后负责广西科技大学、闽江学院、广东石油化工、韩山师范学院、广西师范大学等数据分析软件培训及实训等。多次负责“泰迪杯”数据挖掘大赛题目的构思和实现、赛前培训。大数据专业系列图书编写委员会成员，负责《R语言与数据挖掘》、《python实训案例》、《Excel可视化案例》等书籍编写工作。
杨惠
广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析师，从事人工智能工作多年，擅长计算机视觉和自然语言处理，熟悉常用深度学习算法原理及应用，如神经网络、SVM、强化学习等算法；精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“智能聊天客服”项目，“车牌智能识别”项目，“京东电商产品评论情感分析”项目，“珠江数码大数据营销推荐应用”项目；“电子商务网站智能推荐服务”项目；“基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人”项目。具备丰富的培训经验，曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训；2018年第一、三、五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一、三、五期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师，2019年国家电网大数据竞赛河北省电力系统培训班主讲讲师。大数据专业系列图书编写委员会成员，负责《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》、《TensorFlow2深度学习实战》、《深度学习与计算机视觉实战》等书籍编写工作。
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深度学习实战（自然语言处理方向） |
学习时间 8月2日-8月9日（每晚18:30-22:00），共计64学时 |
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证书颁发：高级人工智能应用工程师 |
费用：2480元（报名费、学习费、资料费、证书费等） |
报名材料：身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版(要求：背景：白色，格式：JPG，大小：14-20K)。
相关会议
2024-12-26深圳
2024-12-23上海
商务会议
会议嘉宾
会议主办方
会议场地
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开通会员
2021-08-02 09:00 至 2021-08-09 22:00
100人