تکنولوژی هوش مصنوعی هوش مصنوعی و مبارزه واقعی آن

آموزش انجام شبیه سازی و آموزش انجام پروژه با matlab
ژوئن 8, 2019
شبیه سازی پروژه با weka وکا
ژوئن 14, 2019

تکنولوژی هوش مصنوعی هوش مصنوعی و مبارزه واقعی آن

در سال های اخیر، با “هوش مصنوعی” در عمق به بخشهای مختلف جامعه، از طریق تکنیک های هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره مربوطه، تشخیص پلاک و برنامه های کاربردی دیگر به اطلاعات خاص در زمینه صنعت، از جمله شرکت های اینترنتی در حال ظهور (مانند شرکت های تجاری اعمال می شود، موتورهای جستجو، شبکه های اجتماعی، تبلیغات اینترنتی ارائه دهنده خدمات، و غیره)، کسب و کار مالی (بانکداری، بیمه، اوراق بهادار شرکت، شرکت های اینترنتی و دیگر وام مالی)، اپراتورهای مخابراتی (مخابرات، چین تلفن همراه، چین Unicom) و دیگر شرکت های صنعت. در حال حاضر، آن را یک صنعت هوشمند منحصر به فرد و اقتصاد هوشمند تشکیل شده است. بنابراین، تصمیم گرفت که “فناوری اطلاعات هوش مصنوعی و دوره آموزش برنامه کاربردی آن” را نگه دارد. پس از دریافت اطلاعیه، تمام واحدها پرسنل مربوطه را برای مشارکت سازماندهی می کنند. مسائل مربوطه به شرح زیر است:
این البته آخرین استفاده از تکنولوژی هوش و جریان اصلی صنعت مصنوعی به کاربرد عملی سطح پایه، به کلاس است، پیشرفته سه سطح آموزش مبارزه سیستماتیک، به طوری که دانش آموزان به سه فاز عمق درک از سیستم های هوش مصنوعی تقسیم
1) مرحله اول: AI آموزش سطح پایه، طوری که دانش آموزان کارشناسی ارشد اصول هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مشکل حل ایده ها، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، هوش مصنوعی و محصولات هوش مصنوعی صنعت راه حل های کاربردی.
2) مرحله دوم: هوش مصنوعی را به در کلاس آموزش، به طوری که به دانشجویان کارشناسی ارشد یادگیری ماشین و روش های یادگیری عمیق مورد استفاده در هوش مصنوعی، از جمله یادگیری نظارت، آموزش بدون نظارت و یادگیری نیمه نظارت، یادگیری ماشین و درخت های تصمیم گیری، ساده و بی تکلف اصول عملکرد و کاربرد عملی یادگیری بیزی دستگاه، شبکه های عصبی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و convolving LSTM مدل شبکه عصبی از الگوریتم های یادگیری ماشین، مدل الگوریتمی برای هر نوع از عمل استفاده در صحنه های خاص.
3) مرحله سوم: آموزش نرم افزار هوش مصنوعی پروژه ارشد، به طوری که به دانشجویان کارشناسی ارشد برنامه های عملی از ابزار سیستم های هوش مصنوعی پلت فرم، از جمله یک سیستم نماینده از ابزار هوش مصنوعی پلت فرم: TesorFlow پلت فرم یادگیری عمق، Keras کتابخانه های سیستم یادگیری عمق و پایتون آل عمل برنامه، در همان زمان برای توضیح توسط مربی با ترتیبات دانشجویی برای بهره برداری عملی از ابزار هوش مصنوعی، به طوری که به دانشجویان کارشناسی ارشد مهارت های مبارزه با برجسته تر است.
دوم، اهداف آموزشی

  1. از طریق مطالعه این دوره، دانش آموزان می توانند اصول و جملات هوش مصنوعی را در یک زمان کوتاه تسلط یابند.
    2، به طوری که دانش آموزان کارشناسی ارشد اصول هوش مصنوعی، مصنوعی ایده حل مشکل هوش، نرم افزار هوش مصنوعی، هوش مصنوعی و محصولات اطلاعاتی صنعت راه حل های کاربردی مصنوعی.
    3، به طوری که به دانشجویان کارشناسی ارشد نرم افزار از مصنوعی پلت فرم های فن آوری اطلاعات، برجسته عبارتند از PythonKeras، TensorFlow، PyTorch ،،، Theano، CNTK، برنامه های کاربردی کافه و مبارزه، و با یک عملیات خاص آزمایشگاهی دو سه از برنامه های سازمانی، و تحکیم استاد آل پلت فرم های فن آوری.

سوم، هدف آموزش

  1. مهندس فناوری اطلاعات
    2، مدیر فنی
    3، معمار هوش مصنوعی
  2. سایر افراد علاقه مند به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
    چهارم، روش های آموزشی
    تدریس سفارشی + مورد مورد آموزش + مشاوره و بحث و گفتگو تعاملی
    این دوره مورد کاربرد عملی از طریق اصول فنی و پروژه عملی ترکیب آموزش، در روند آموزش اصول، آمیخته با عملیات واقعی از سیستم، استاد درس نیز به خوبی آماده برای دانش آموزان آموزش عملی.
    V. محتوای مفصل و محتوای آموزشی
    محتوای درس ماژول توضیحات درس جزئیات
    ماژول 1 بنیاد هوش مصنوعی، فناوری و سیستم 1. تعریف، مبدأ و استفاده از هوش مصنوعی (Al)
  3. روند توسعه و زمینه هوش مصنوعی
  4. تفسیر سیاست ملی هوش مصنوعی
  5. سیستم فن آوری هوش مصنوعی
  6. چارچوب فنی هوش مصنوعی
    ماژول 2 حل مسئله و اجرای فنی هوش مصنوعی
  7. مشکلات و راه حل های کلاسیک در زمینه هوش مصنوعی
  8. مدل یادگیری ماشین و مدل نماد استدلال
  9. هوش مصنوعی و داده های بزرگ
  10. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  11. هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
    مود 3: روش های یادگیری هوش مصنوعی 11. یادگیری و آموزش تحت نظارت
  12. یادگیری و آموزش بی نظیر
  13. آموزش یادگیری نیمه نظارت
    ماژول 4 کاربرد صنعتی و توسعه هوش مصنوعی
  14. تجزیه و تحلیل هوش صنعت و توسعه صنعت هوش مصنوعی
  15. مورد استفاده صنعتی از هوش مصنوعی همراه با داده های بزرگ
  16. استفاده از هوش مصنوعی در زمینه “اینترنت +”
  17. کاربرد هوش مصنوعی در زمینه تولید
  18. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی و مصرف
    ماژول 5 راه اندازی یک آزمایش آزمایش هوش مصنوعی 19. راه اندازی نرم افزار عملیات آزمایش هوش مصنوعی و محیط زیست
  19. به عنوان مثال مختصری از هوش مصنوعی معلم را برای صحت محیط اطمینان کنید
  20. با داده های تجربی و محیط تجربی آشنا شوید
    مدل 6 الگوریتم کاربرد مدل الگوریتم برای یادگیری ماشین هوشمند مصنوعی (1) 22. چهار الگوریتم کلاسیک در زمینه هوش مصنوعی
    مدل الگوریتم یادگیری شبکه ماشین عصبی و کاربرد آن
  21. مدل الگوریتم درخت تصمیم گیری و کاربرد آن
  22. مدل الگوریتم تجزیه و تحلیل انجمن و کاربرد آن
  23. مدل الگوریتم خوشه بندی و کاربرد آن
  24. مدل الگوریتم فراگیر یادگیری و کاربرد
    مدل الگوریتم شبکه عصبی ترکیبی 28.CNN و کاربرد آن
    مدول 7 برنامه کاربردی الگوریتم مدل برای یادگیری ماشین هوشمند مصنوعی (2) 29. مدل الگوریتم Bayesian نایاب و کاربرد آن
    مدل الگوریتم رگرسيون لجستيک و برنامه پيش بينی آن
  25. کاربرد کتابخانه ی درسی عمیق LSTM
  26. نرم افزار کتابخانه یادگیری ماشین پایتون
  27. با استفاده از کتابخانه الگوریتم پایتون Scikit یادگیری
    Module 8 عملیات تجربی بر روی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 34. عملیات عملی کتابخانه الگوریتم Scicit_learn پایتون
  28. با استفاده از برنامه نویسی زبان پایتون برای اجرای پروژه های پیش بینی طبقه بندی
  29. آزمایش نیاز به شاخص هایی مانند دقت، سرعت فراخوان، و خطا دارد.
    ماژول 9 TensorFlow Al Deep Learning Platform و برنامه های کاربردی آن (1) 37. TensorFlow: مرور اجمالی از یک چارچوب آموزش عالی
  30. TensorFlow پلت فرم یادگیری عمیق مکانیسم کار و معماری سیستم
  31. نصب، راه اندازی، پیکربندی و استفاده از TensorFlow
  32. سناریوهای کاربردی TensorFlow و موارد کاربرد
    ماژول Ten TensorFlow Al Deep آموزش پلت فرم و برنامه های کاربردی آن (2) 41. TensorFlow CNN عملیات برنامه
  33. عملیات برنامه LSTM TensorFlow
  34. عملیات تجربی TensorFlow در تشخیص تصویر
  35. ابزار تجسم مبتنی بر TensorFlow: مقدمه ای بر Tensorboard
  36. عملیات رابط کاربری پیکربندی، پیکربندی و برنامه کاربردی
  37. ​​عملیات تجربی بر اساس TensorFlow و Tensorboard
    ماژول 11 Keras عملیات عملیات پلت فرم هوش مصنوعی 47. صنعت معمولا پلت فرم AI استفاده می شود: Keras معماری پلت فرم مصنوعی هوش مصنوعی
  38. نصب و راه اندازی پلت فرم Keras Al
  39. پیاده سازی فن آوری Keras و مکانیسم کار
    عملیات آزمایش 50.Keras
    ماژول 12 عملیات پروژه 51. با استفاده از دانش به دست آمده، با استفاده از برنامه نویسی پایتون برای پیاده سازی روش های تشخیص چهره یا طرح های آزمایشگاهی AI مرتب شده
  40. سخنران دستورالعمل مربوط به پروژه را که با دانشجویان تکمیل می شود، فراهم می کند. پس از آنکه دانش آموزان مستقل کار را تکمیل کنند، سخنران به سوالات پاسخ می دهد.
    ماژول 13 سنتز محتوای آموزشی،
    تمرین و مشاوره نرم افزار کامل و بحث 53. واقعی مدرس مورد برنامه مرتب برای انجام هوش مصنوعی و توسعه داده های برنامه و عمل طراحی استقرار پروژه های بزرگ کامل، برنامه های کاربردی مشاوره اجرا و راه حل برای به اشتراک گذاشتن و بحث ارز
  41. قدرت معلم
    معلم ژانگ، معلم دکتری، استاد مطالعه هوش مصنوعی (از جمله: سیستم های خبره، شبکه های عصبی مصنوعی، محاسبات تکاملی) برنامه های کاربردی تحقیق و توسعه، از سال 1995، منتشر شده بیش از 60 مقاله؛ بیش از تکمیل 20 پروژه های تحقیقاتی، از جمله ملی 863 پروژه زیر مورد 4 نظارت می کرد؛ جینسنگ 5 کتاب درسی ویرایش شده و منتشر شده است. نام او در “Scientists and Inventors معاصر چینی 1997” ویرایش شده توسط 25 آکادمی علوم آکادمی چینی بود.
    هفت، یک گواهی صادر کنید
    دانش آموزانی که آموزش مناسب و امتحان را دریافت می کنند می توانند:
  42. گواهی هوش مصنوعی هوش مصنوعی صادر شده توسط وزارت صنعت و فناوری اطلاعات. گواهی می تواند به عنوان اثبات ارزیابی توانایی حرفه ای پرسنل حرفه ای و فنی و همچنین پایه ای مهم برای استخدام، تعیین، طبقه بندی و ارتقاء کارکنان حرفه ای و فنی مورد استفاده قرار گیرد.
    توجه: لطفا 2 عکس از عکس های رنگی دو بعدی (نام در پشت) و یک کپی از کارت شناسایی را وارد کنید.
    هشت، هزینه آموزش و دستورالعمل

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *