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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
参会凭证：现场凭电话姓名参会
为服务《新一代人工智能发展规划》国家战略、落实教育部《高等学校人工智能创新行动计划》等文件精神，教育部国际合作与交流司、科学技术与信息化司共同设立“中国高校人工智能人才国际培养计划”，由教育部中外人文交流中心负责组织实施。2021年，经公开申报及专家评审，由中国高科集团股份有限公司承办的2021年高校人工智能教学研讨班将于8月在京举办。
招生对象
（1）本、专科院校的计算机应用技术、软件工程、人工智能等泛IT专业的一线教师、学科带头人、院长、副院长等；
（2）有意向在未来一年中从事人工智能相关专业教学的其他专业的教师。
研讨主题
机器学习及深度学习
YOLO目标识别
项目驱动的实践教学
专业建设与人才培养
课程介绍
人工智能已经从学术研究逐渐深入到产业应用，尤其机器视觉技术在智慧农业、智慧医疗、智能制造领域有非常广泛应用。本课程以产业的应用为背景，以产业的资源为基础，以服务产教融合为目的，以讲义、环境、课件、源码、数据集等主要教辅资源多维度地展示教学内容。专家课堂讲授按照一讲一应用的项目驱动方式进行，主要教学内容包含智能计算、机器视觉理论基础、数据集工程、YOLO模型、模型训练、模型边缘侧智能推理、智能应用开发；体验OpenCV、PyTorch等框架在国产智能计算芯片上的训练与推理性能，具备完整的云端计算，客户端计算与边缘侧计算的产业应用场景。
本课程特色在于厚基础、强应用、重产业，并扩展延申到目前人工智能教学的思考，在课程中会以产教融合的思路，以小组讨论的方式研讨人工智能专业中常见的教学问题，包含教学内容的定位、实践教学的设计、教辅资源在课堂教学效果的设计、自主实验与指导实验的实施条件与环境等。在获取机器视觉理论的基础上，参研者将完成若干机器视觉应用程序，并在人工智能专业的教学方面做一些创新探索。
部分实操展示
研讨目标及学习收益
1. 通过为期5天的研讨，参与完成《目标检测与应用》项目模块。
2. 体验观摩项目在高校实践教学中的方式、方法与过程。
3. 掌握图像的数学表示与特征的数学表示、目标检测的常用单阶段算法：YOLOv3算法、标注工具的使用与数据集工程的组织、卷积神经网络算法及其应用、及深度学习模型的训练与模型推理。
4. 了解机器视觉的主要技术。
5. 了解MLU智能计算与分布式训练、项目驱动教学中案例资源教辅材料的使用、人工智能人才培养的定位与研讨方案。
6. 产业中人工智能职业体系分析与技能栈体系分析。
7. 免费获得教学方教学与项目源代码、教学方提供的教学实验手册资源、教学方提供的线上人工智能课程资源访问。
8. 免费使用教学方提供的国产智能计算芯片的训练计算资源。
环境要求
教师须自带电脑；
操作系统：Window10；编译与运行环境：python 3；其他环境：Qt/OpenCV/PyTorch；IDE环境：Visual Studio Code；文档管理：石墨云文档；代码管理：git。
研讨内容及日程安排
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日期 |
星期 |
时间 |
内容 |
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2021年 8月1日 |
星期日 |
全天 |
9:00-17:00 |
北京松鹤建国培训中心报到 |
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2021年 8月2日 |
星期一 |
上午 |
9:00-12:00 |
开班典礼 主题：人工智能专业建设分享 （1）人工智能相关专业人才培养定位； （2）人工智能相关专业人才培养方案案例分析； |
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下午 |
14:00-17:00 |
主题：智能计算系统 （1） 机器学习与深度学习技术体系； （2） 深度学习编程框架介绍； （3） 深度学习编程框架机理； （4） 深度学习处理器原理； （5） 深度学习处理器架构； （6） 智能编程语言； |
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2021年 8月3日
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星期二 |
上午 |
9:00-12:00 |
主题：环境准备与基础知识 教学内容：1. 机器视觉相关模块安装； 2. OpenCV模块介绍； 3. PyTorch模块介绍； 4. 代码版本管理与git； 5. Qt编程模式； 实践目标：完成《目标监控应用》GUI 配套资源：《目标检测与监控应用》实验手册模块一： GUI实现； |
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下午 |
14:00-17:00 |
主题：图像与图像特征表示 教学内容：1. 图像的矩阵表示； 2. 图像的操作与处理； 3. 卷积运算与图像的卷积特征； 4. MLU原理与MLU运算加速； 5. 视频处理； 实践目标：完成《目标监控应用》视频采集 配套资源：《目标检测与监控应用》实验手册模块二： 视频采集实现； 配套资源：《项目检测与监控应用》实验手册
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晚上 |
19:00-21:00 |
教学研讨：不同层次院校的人工智能专业的教学方法的研讨。 |
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2021年 8月4日 |
星期三 |
上午 |
9:00-12:00 |
主题：数据集工程 教学内容：1. 经典图像数据集介绍； 2. COCO与VOC数据集介绍与处理； 3. 定制数据集采集； 4. PyTorch的数据集处理； 5. 常见数据集预处理方法； 实践目标：完成目标训练数据集工程 配套资源：《目标检测与监控应用》实验手册模块三： 目标数据集工程实现 |
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下午 |
14:00-17:00 |
主题：图像特征学习与卷积神经网络 教学内容：1. 卷积特征学习与卷积神经网络层； 2. 分类器层； 3. 构建经典卷积神经网络LeNet-5； 4. 常见经典卷积神经网络介绍； 5. 手写数字识别神经网络训练； 6. 手写数字识别神经网络推理实现； 实践目标：体验卷积神经网络的训练与应用效果 |
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2021年 8月5日 |
星期四 |
上午 |
9:00-12:00 |
主题：机器视觉与目标侦测 教学内容：1. 机器视觉核心技术介绍； 2. 目标侦测常见算法介绍； 3. YOLOv3网络模型介绍； 4. YOLOv3训练实现； 5. YOLOv3训练模型分析； 实践目标：完成目标侦测模型训练 配套资源：《目标检测与监控应用》实验手册模块四：目标侦测模型训练； |
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下午 |
14:00-17:00 |
主题：目标侦测推理与应用 教学内容：1. YOLOv3侦测推理封装实现； 2. 侦测效果标注； 3. 目标侦测应用的实现； 实践目标：完成目标侦测与监控应用程序 配套资源：《目标检测与监控应用》实验手册模块五：目标模型推理与应用； |
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晚上 |
19:00-21:00 |
教学研讨：不同层次院校的人工智能专业的人才培养方案的研讨。 |
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2021年 8月6日 |
星期五 |
上午 |
9:00-12:00 |
教学研讨： 1. 人工智能教学中计算资源对教学效果的影响； 2. 人工智能教学中自主实验与老师指导实验的实验资源设计； |
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下午 |
14:00-17:00 |
企业参观、结业典礼 |
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杨强
中国高科集团教研教学总监，人工智能首席战略专家，资深Oracle技术顾问，高级系统架构师，十余年IT技术架构经验，在国内外计算机相关刊物与学报发表多篇图像处理与模式识别技术文章。
张昊翀
寒武纪应用开发总监，中国科学技术大学计算机科学博士。长期从事人工智能算法设计与系统开发工作，申请并授权多项相关技术专利，在ICIRA等学术期刊和会议发表多篇论文。
寒武纪是全球智能芯片领域的先行者，聚焦云边端一体的智能新生态，致力打造各类智能云服务器、智能边缘设备、智能终端的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。
费用及证书
1.费用：2800元/人
研讨班收取的费用全部用于研讨过程的相关支出，包含学员的餐食、住宿（共5晚，标准间住两人）、场地、师资、课程研发、资料制作等费用。参研学员往返交通费用自理。
2.证书：
参研学员完成全部学习内容并通过考试后，可获得由教育部中外人文交流中心颁发的结业证书。
注：
（1）参研学员须自带电脑；
（2）运行环境需求：Window10；python 3；Qt / OpenCV / PyTorch ；Visual Studio Code（IDE环境）；石墨云文档；git（代码管理）
温馨提示
按照国家和北京新冠肺炎疫情防控要求，所有研讨班授课专家、学员及工作人员须持有绿色通行健康码。若在报到前14天有境内中高风险地区、港台地区、国外旅居史，或被判定为新型冠状病毒感染者（确诊病例及无症状感染者）、疑似病例的密切接触者，或其他有新冠肺炎疑似症状尚未排除传染病嫌疑的，已治愈出院的确诊病例、已解除集中隔离医学观察的无症状感染者，尚在随访或医学观察期内的人员，不得报名。参研期间，须严格遵守北京市疫情防控政策等有关规定。
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2021-08-02 09:00 至 2021-08-06 18:00
120人