課程

• 實戰(zhàn)機器學習與深度學習

  課程強調動手操作；內(nèi)容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。共4天8節(jié)，每節(jié)各3~3.5小時，講解機器學習和深度學習的模型理論和代碼實踐，梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術框架，從根本上解決如何使用模型、優(yōu)化模型的問題；每次課中，首先闡述算法理論和少量公式推導，然后使用真實數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習的數(shù)據(jù)分析、特征選擇、調參和結果比較。

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• 機器學習與深度學習算法及應用實戰(zhàn)

  課程強調動手操作；內(nèi)容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。講解機器學習和深度學習的模型理論和代碼實踐，梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術框架，從根本上解決如何使用模型、優(yōu)化模型的問題；每次課中，首先闡述算法理論和少量公式推導，然后使用真實數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習的數(shù)據(jù)分析、特征選擇、調參和結果比較。

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• 圖像識別與深度學習

  圖像識別與深度學習

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• 推薦系統(tǒng)項目實戰(zhàn)培訓

  1. 使用“用戶-電影”數(shù)據(jù)集、Large Movie Review Dataset、MovieLens Dataset、Netflix、TMDB、真實的用戶離網(wǎng)流失分析數(shù)據(jù)集、真實用戶的換機數(shù)據(jù)模型進行項目制內(nèi)容講解，闡述從經(jīng)典協(xié)同過濾、略復雜的隱特征推薦算法、深度學習方案的推薦算法、大廠使用的“非經(jīng)典”推薦算法（如word2vec模型在數(shù)據(jù)中的使用等）。
  2.實踐和理論相結合。學習期間將按照真實的“項目開發(fā)”模式進行。

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• 大模型詳解和實戰(zhàn)

  課程講授人是從事深度學習項目管理的人員，帶隊完成了數(shù)十個AI項目，內(nèi)容不僅包括深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術要點，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應用、商業(yè)價值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。

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• 人工智能訓練師算法開發(fā)實戰(zhàn)技能

  課程講授人是從事深度學習項目管理的人員，帶隊完成了數(shù)十個AI項目，內(nèi)容不僅包括深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術要點，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應用、商業(yè)價值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。

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• 深度強化學習：原理、算法以及應用

  課程強調從零開始，動手操作；內(nèi)容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。講解強化學習的模型理論和代碼實踐，梳理強化學習的技術框架，從根本上解決如何使用模型、優(yōu)化模型的問題；每次課中，首先闡述算法理論和少量公式推導，然后使用真實和模擬數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習、強化學習的數(shù)據(jù)分析、特征選擇、調參和結果比較。

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• 多模態(tài)、ChatGPT與擴散模型實戰(zhàn)

  課程講授人是從事深度學習項目管理的人員，帶隊完成了數(shù)十個AI項目，內(nèi)容不僅包括深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術要點，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應用、商業(yè)價值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。
  鄒偉，長春工業(yè)大學人工智能研究院院長，工程學術帶頭人、華東建筑設計研究總院研究員、山東交通學院客座教授、南昌航空大學碩士生導師、中國軟件行業(yè)協(xié)會專家委員、上海市計劃生育科學研究所特聘專家、天津大學創(chuàng)業(yè)導師、中華中醫(yī)藥學會會員、中國醫(yī)藥教育協(xié)會老年運動與健康分會學術委員；領導?？桶钆c全國二十多所高校、國企建立了AI聯(lián)合實驗室，完成50多個深度學習實踐項目，廣泛應用于醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、氣象、銀行、電信等多個領域。

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• chatGPT對數(shù)字化轉型和AI應用模式的改變

  大模型對于行業(yè)影響的探討，及案例分析

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大會議題