课程体系
人工智能之自然语言处理技术与实战(4天) 课时：24H
人工智能之最新自然语言处理技术与实战课程介绍：自然语言处理(简称NLP)是计算机科学和人工智能研究的一个重要方向，研究计算机和理解和运用人类语言进行交互的问题，它是集语言学、机器学习、统计学、大数据于一体的综合学科。本课程主要介绍了NLP中的常用知识点：分词、词法分析、句法分析、向量化方法、经典的NLP机器学习算法，还重点介绍了NLP中最近两年来基于大规模语...
讲师：叶梓咨询电话：010-82593357下载需求表
人工智能+自然语言处理3天 课时：18H
||1.人工智能概述||第一节：人工智能与机器学习基础|2.机器学习概述|||3.机器学习算法应用分析|||1.一元线性回归|||2.代价函数|||3.梯度下降法||第二节：回归算法|4.sklearn一元线性回归应用|||5.多元线性回归|||6.sklearn多元线性回归应用|||案例：葡萄酒质量和时间的关系|||1.KNN分类算法介绍|||2.KNN分...
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计算机视觉(含姿态识别疫情防控案例)-2天 课时：12H
计算机视觉【课程简介】本课程包含计算机视觉领域的的重要概念及常用算法（神经网络、支持向量机、CNN、GAN等），以及人工智能领域热点应用场景：目标检测、图像分割、图像生成等。通过2天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入深度学习和计算视觉的知识殿堂。【课程收益】掌握基于python的视觉分析知识；掌握深度学习框架：TensorFlow、pytorc...
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计算机视觉(含姿态识别)-3天 课时：18H
计算机视觉【课程时长】3天（7小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）时间内容案例实践与练习Day1上午准备工作准备工作决策树准备工作（1）概念与术语Python（Anaconda）的安装Pycharm的安装与使用JupyterNotebook的安装与使用Tensorflow与pytorch的...
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强化学习与深度强化学习_3天提纲 课时：18H
强化学习与深度强化学习【课程时长】3天（6小时/天）【课程简介】强化学习是当前最热门的研究方向之一，广泛应用于机器人学、电子竞技等领域。本课程系统性的介绍了强化学习（深度强化学习）的基本理论和关键算法，包括：马尔科夫决策过程、动态规划法、蒙特卡罗法、时间差分法、值函数逼近法，策略梯度法等；以及该领域的最新前沿发展，包括：DQN及其变种、信赖域系方法、Acto...
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计算机视觉的深度学习实践 课时：18H
计算机视觉的深度学习实践【课程时长】3天（6小时/天）【课程简介】在所有人工智能的应用方向上，计算机视觉/机器视觉图像处理的落地应用最为成熟，近两年的技术发展是最为迅猛。以互联网巨头为代表的企业正在开展如：基于识别的智能机器人，无人驾驶，人脸识别、图像搜索，图像处理，游戏界面等；专门从事视觉、图像处理的新兴公司正在发力于人脸识别，检测，跟踪，安防等领域。只有...
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计算机视觉6天 课时：24H
计算机视觉提纲第一天，实践环境搭建案例1、课程简介2、CPU与GPU3、AnacondaPython安装4、TensorFlow或TensorFlow-GPU的安装5、pytorch安装6、OpenCV环境安装第一天，计算机视觉基础概述案例1、计算机视觉简介2、数字图像的存储3、色彩空间4、计算机视觉任务的目标分类5、计算机视觉任务的难点第一天，Python...
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多模态大模型原理与实践提纲 课时：6H
多模态大模型原理与实践提纲培训需要解决的问题移动云盘紧跟前沿技术用AI全面重塑云盘“采传存处用”场景，探索对文本、图片、笔记、视频、音频等数字内容的智能化赋能。通过本次培训，拓展对多模态AI应用领域的视野，帮助团队聚焦AI赋能创新突破，提升对资产管理AI服务的技术认知与理解，更好地助力业务智能化业务建设。培训要求已开展两期的大语言模型培训，在此基础上开展一期...
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机器学习、深度学习与强化学习(姿态识别)-5天 课时：6H
机器学习、深度学习与强化学习【课程时长】5天（6小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）时间内容案例实践与练习Day1上午准备工作准备工作决策树准备工作（1）概念与术语Python（Anaconda）的安装Pycharm的安装与使用JupyterNotebook的安装与使用Tensorflow...
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机器学习与深度学习培训 课时：24H
机器学习与深度学习培训【课程时长】6天（6小时/天）【课程简介】人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领...
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大语言模型技术-原理与实践3天(1) 课时：18H
大语言模型技术原理与实践【课程简介】本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相关大语言模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握大语言模型的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对大语言模型技术感兴趣的学习者，从初学者到进...
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Python、知识图谱与深度学习培训_8天 课时：6H
Python、知识图谱与深度学习培训【课程时长】8天（6小时/天）【课程简介】人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含基于python的数据分析、深度学习、知识图谱和的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法...
讲师：叶梓咨询电话：010-82593357下载需求表
（一）统计分析、数据仓库与可视化表达综述（大数据、人工智能、数据挖掘、机器学习：这些词的确切含义）假设检验：“小数据”时代是怎么玩的？“回归”是数据挖掘算法吗？度量、指标与维度星型模型与雪花模型下钻与上卷数据仓库的应用案例图表该怎么画才对？（二）大数据相关技术综述hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozi...
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课时一：概念综述大数据的定义由来和原因大数据的6V特征从数据库，数据仓库到大数据大数据相关技术和处理课时二：Hadoop生态圈、spark生态圈、搜索引擎概述hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等搜索引擎：lucene（solr）、ES并发的机器学习工具...
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Python深度学习与知识图谱【课程简介】人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握核心知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含基于python的数据分析、深度学习、知识图谱和的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以...
