人工智能和深度学习

尹老师  资深软件架构师，移动云计算专家

多年从事大数据、云计算研发工作经验，数学博士，北航移动云计算硕士，资深软件架构师，移动云计算专家，主要研究方向包括云计算、大数据、移动开发、互联网营销、电子商务、项目管理等；某大型知名企业首席架构，负责PaaS平台研发。

IT从业近二十年，秉承理论与实践相结合，在学习中实践，在实践中学习，积累了丰富的理论与实践经验，并且乐于将自己的经验分享。尹老师具有敏锐的目光与头脑，发现并集成整合社会资源，为企业节省资源并创造价值，达到为合作伙伴创收的目的。曾为多家国内知名企业提供培训与咨询，包含阿里集团、阿尔卡特朗讯、中国移动、中国电信、当当网、中石油、中航国际等。拥有大数据、大流量、高并发、分布式的大型网站架构和设计经验。曾主导过多个私有云建设项目，早些年也主导过ERP、CMS等软件项目，这些项目中包含多个数百万、上千万的大型项目。

在工作中研究新技术、新框架、及时更新知识体系，并长期坚持编写架构核心代码。在技术平台方面，善于Hadoop、Spark、Docker、OpenStack、Storm等技术平台的应用与运维。深入理解Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等大数据技术和开源框架理论。对于云计算体系有深刻认识，及独到的见解，如OpenStack的技术架构、安装部署、运维等。在移动云计算方面，善于设计与建设云计算体系；也善于移动云计算相关的咨询与培训。在项目管理方面，善于使用敏捷项目管理方法，把客户的需求变更作为常态，作为软件架构设计的一部分，减少需求变更带来的返工；善于捕捉、挖掘、分析客户需求，为用户提供满意的产品,项目经历：贵州省政府云呼叫中心建设项目、广东发展银行电营、运维大数据分析项目、中石油工程设计西南分公司云计算项目评审委员、中石油大数据挖掘项目，电商库存预测大数据分析项目、大型ERP、电子商务、CRM、电子政务等多个项目。

2015年到2018年着重在AI人工智能方向研究，曾给平安，中国银行培训过。

课程简介

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉、神经网络等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，数据分析、数据建模、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，老师总结多年数据分析经验，而精心设计的课程，课程内容涵盖了数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习、人工智能等内容，以及人工智能的应用范围、发展前景剖析。

培训目标

1. 使学员深入理解人工智能的概念、技术、模型、应用等；
2. 使学员彻底理解深度学习的概念、技术、模型、应用等；
3. 使学员深入理解人工神经网络的概念、技术、模型、应用等；
4. 使学员学会使用深度学习开源框架完成数据挖掘工作；
5. 机器学习等相关框架在企业研发、设计与实现等方面的应用经验分享；
6. 面向用户数据的深度学习等技术的应用经验分享；
7. 结合代码分析,剖析算法原理；实际应用举例和和业界趋势分析；成熟开源框架介绍和实例(Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, TensorFlow,)。
8. 内容分四大部分：DNN 入门和基本模型；模型评估、调参和优化；卷积神经网络 CNN原理和实践；循环神经网络RNN原理和实践。
9. 完成课程后，学员能够了解深度学习的流程步骤；理解用深度学习方法解决实际问题的方法和思路；掌握基础深度学习的算法和实现方法，并应用于多种项目中。

培训对象

1. 对深度学习算法原理和应用感兴趣，具有一定编程(Python)和数学基础(线性代数、微积分、概率论)的技术人员。
2. 即将投身于人工智能、机器学习、数据挖掘领域的企业或者个人；
3. 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员；
4. 电信行业、政府机关、金融保险、移动互联网、能源行业等人工智能相关人员；

培训方式

以课堂讲解、演示、案例分析为主，辅以互动研讨、现场答疑、学以致用。

课程大纲