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培訓(xùn)背景

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，正深刻重塑全球經(jīng)濟(jì)格局與產(chǎn)業(yè)生態(tài)。隨著大模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)模化應(yīng)用，成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型、提升核心競爭力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

為助力各單位把握AI技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)，推動(dòng)技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合，本次培訓(xùn)聚焦人工智能“實(shí)踐項(xiàng)目案例”與“實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力”，系統(tǒng)梳理從基礎(chǔ)理論到行業(yè)落地的完整知識(shí)體系，旨在培養(yǎng)具備前瞻視野與實(shí)操能力的高層次AI人才，為企業(yè)創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐。

 

培訓(xùn)對(duì)象

1.技術(shù)管理者：技術(shù)總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目主管等，需掌握AI技術(shù)路徑與落地邏輯；

2.戰(zhàn)略決策者：企業(yè)高管、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人等，關(guān)注AI賦能業(yè)務(wù)、驅(qū)動(dòng)組織轉(zhuǎn)型與戰(zhàn)略布局。

3.技術(shù)研發(fā)人員：包括政府、企業(yè)及高校中從事AI相關(guān)研發(fā)的工程師、研究員、架構(gòu)師等；

4.高級(jí)學(xué)術(shù)人才：高校教師、碩士、博士研究生及相關(guān)專業(yè)學(xué)生等，致力于AI前沿研究與工程實(shí)踐。

 

培訓(xùn)收益

通過展示講師實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識(shí)圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識(shí)圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員獲得：

1.理論知識(shí)與技能提升-深化理論理解、掌握實(shí)踐技能、培養(yǎng)問題解決能力；

2.行業(yè)洞察與經(jīng)驗(yàn)積累-了解行業(yè)應(yīng)用趨勢，積累項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，拓展行業(yè)人脈資源；

3.創(chuàng)新思維與能力培養(yǎng)-激發(fā)創(chuàng)新靈感，培養(yǎng)批判性思維，提升綜合創(chuàng)新能力；

4.職業(yè)發(fā)展與競爭力提升-增強(qiáng)就業(yè)競爭力，適應(yīng)職業(yè)發(fā)展需求，助力職業(yè)轉(zhuǎn)型與晉升。

 

證書頒發(fā)

參加培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員，將獲得由工業(yè)和信息化部教育與考試中心統(tǒng)一頒發(fā)的《人工智能核心技術(shù)（高級(jí)）》職業(yè)能力證書。證書長期有效，相關(guān)信息可隨時(shí)登錄中心官網(wǎng)查詢。

 

培訓(xùn)形式：線下面授 + 同步直播

 

培訓(xùn)內(nèi)容

培訓(xùn)共計(jì)3天，每天6小時(shí)，具體日程安排如下：

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1. 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

2. 激活函數(shù)的點(diǎn)火機(jī)制 

3. Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化 

4. 梯度下降法 

5. 簡單感知機(jī) 

6. 多層感知機(jī) 

7. Tensorflow實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 

8. Keras實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 

9. PyTorch實(shí)現(xiàn)感知機(jī)

 

深度學(xué)習(xí)進(jìn)階

1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

2. 誤差反向傳播 

3. 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

4. Fashion-MNIST圖像識(shí)別 

5. TensorFlow構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 

6. Keras構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 

7. PyTorch構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型

 

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 

2. 基于TensorFlow構(gòu)建CNN 

3. 基于Keras構(gòu)建CNN 

4. 基于PyTorch構(gòu)建CNN

 

物體的圖像識(shí)別

1. 多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹 

2. CNN識(shí)別普通物體的結(jié)構(gòu) 

3. 基于TensorFlow+CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 

4. 基于Keras+CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 

5. 基于PyTorch+CNN構(gòu)建物體識(shí)別模型 

6. 模型調(diào)優(yōu)提高物體識(shí)別精度

 

基于ResNet（殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的圖像識(shí)別

1. ResNet（殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）介紹 

2. 殘差學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢 

3. ResNet的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 

4. 案例實(shí)戰(zhàn)：基于ResNet構(gòu)建高精度的圖像分類器 

5. 遷移學(xué)習(xí)：預(yù)訓(xùn)練ResNet模型快速實(shí)現(xiàn)特定場景識(shí)別 

6. ResNet變體與發(fā)展

 

GYM與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1. GYM安裝與游戲獎(jiǎng)罰設(shè)置 

2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的與眾不同 

3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過程 

4. SARSA算法介紹與推導(dǎo) 

5. 蒙特卡洛多步采樣

 

YOLO系列算法與目標(biāo)檢測實(shí)戰(zhàn)

1. YOLO(You Only Look Once)核心概念 

2. 目標(biāo)檢測關(guān)鍵指標(biāo)：IoU與mAP 

3. YOLOv5/v8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析 

4. 案例實(shí)戰(zhàn)：基于YOLOv8的安全帽佩戴識(shí)別 

5. 模型部署與優(yōu)化 

6. YOLO系列發(fā)展與展望

 

1. 從目標(biāo)檢測到實(shí)例分割 

2. YOLOv8-Seg模型結(jié)構(gòu)解析 

3. 分割任務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)：Mask AP 

4. 案例實(shí)戰(zhàn)：基于YOLOv8-Seg的道路裂縫分割 

5. 模型推理與掩碼處理 

6. YOLO在分割領(lǐng)域的應(yīng)用與未來

 

飛漿的PaddlePaddle 目標(biāo)檢測

1. 飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架介紹 

2. 硬件環(huán)境介紹、要求、安裝注意事項(xiàng) 

3. PaddleDetection：飛槳官方目標(biāo)檢測開發(fā)套件 

4. 飛槳的核心優(yōu)勢：PP-YOLOE模型解析 

5. 如何快速使用PaddlePaddle進(jìn)行目標(biāo)檢測 

6. 案例實(shí)戰(zhàn)：PaddleDetection的工業(yè)零件缺陷檢測 

7. 模型動(dòng)靜轉(zhuǎn)換與高性能部署

 

注意力機(jī)制

1. 點(diǎn)積注意力機(jī)制 

2. 編碼與解碼注意力 

3. 注意力機(jī)制中的Q、K、V 

4. 自注意力與多頭注意力

 

TransFormer架構(gòu)解析

1. 各種注意力的應(yīng)用 

2. 編碼器輸入與位置編碼 

3. 編碼器的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 

4. 訓(xùn)練自己的TransFormer模型

 

Hugging Face平臺(tái)介紹與使用

1. Hugging Face平臺(tái)簡介與生態(tài)系統(tǒng) 

2. Hugging Face數(shù)據(jù)集庫 

3. Transformers庫的使用 

4. 模型部署與推理API

備注：采用小班制教學(xué)，授課過程中，講師會(huì)通過互動(dòng)提問、小組討論、即時(shí)答疑等形式，幫助學(xué)員把所學(xué)知識(shí)迅速轉(zhuǎn)化為可落地的能力。

 

培訓(xùn)教師

劉老師 | 國內(nèi)*AI專家、大數(shù)據(jù)技術(shù)專家

西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。擁有著20多年軟件研發(fā)與企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型技術(shù)。他的專業(yè)素養(yǎng)和教學(xué)能力備受學(xué)員贊譽(yù)，是眾多技術(shù)愛好者心中的楷模。

AI深度學(xué)習(xí)方法：Scikit-Learn，Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法、各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和圖形圖像識(shí)別技術(shù)。

LLM大模型方向：DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微調(diào)、DeepSpeek分布式訓(xùn)練、MindFormers生態(tài)、MoE混合專家模型。能根據(jù)客戶的需求實(shí)現(xiàn)定制化的模型私有化部署、微調(diào)、對(duì)齊、量化。并對(duì)LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源碼級(jí)的理解。

 

鄒老師 | 某工業(yè)大學(xué)人工智能研究院院長

博士學(xué)歷，畢業(yè)于中國地質(zhì)科學(xué)院，兼任天津大學(xué)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、山東交通學(xué)院客座教授、碩士生導(dǎo)師。主持研發(fā)50多個(gè)人工智能領(lǐng)域工業(yè)級(jí)項(xiàng)目，廣泛應(yīng)用于能源、醫(yī)療、交通、氣象、銀行等多個(gè)領(lǐng)域。

碩博期間主持研發(fā)大型行業(yè)建模軟件，代碼量100萬行（從底層開發(fā)是考慮后期維護(hù)和產(chǎn)權(quán)）。創(chuàng)立的?？桶钆c國內(nèi)十多所高校建立了AI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室或?qū)嵱?xùn)基地廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、氣象、銀行、電信等多個(gè)領(lǐng)域。成立中國科學(xué)院鄒博人工智能研究中心，在翔創(chuàng)、天識(shí)等公司擔(dān)任技術(shù)顧問，曾在多個(gè)在線平臺(tái)授課，廣受網(wǎng)友好評(píng)，累計(jì)學(xué)習(xí)人數(shù)超過百萬。

公開出版《強(qiáng)化學(xué)習(xí)》、《Python深度學(xué)習(xí)實(shí)踐》、《自然語言處理》等11部專著和譯著。在國內(nèi)外期刊會(huì)議發(fā)表論文10余篇，獲得國家發(fā)明專利1項(xiàng)，著書1本，譯書6本。2017年主持科研項(xiàng)目榮獲國土資源科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)。

為眾多知名企業(yè)進(jìn)行過上百場講座和內(nèi)部培訓(xùn)，其中包括中國移動(dòng)、CSDN、中國建設(shè)銀行、花旗銀行、中信集團(tuán)、中航信、烽火科技、京東方、中科曙光、京東、大唐、完美世界等。