【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。深度人工智能学院试听课程。福建语音识别人工智能培训价格
四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。福建语音识别人工智能培训价格深度人工智能学院师资力量雄厚，来自众多大厂的工程师担任讲师。
梯度较明显的应用，就是快速找到多维变量函数的极(大/小)值。“梯度递减”的问题所在，那就是它很容易收敛到局部较小值。重温神经网络的损失函数相比于神经网络输入、输出层设计的简单直观，它的隐含层设计，可就没有那么简单了。依赖于“工匠”的打磨，它就是一个体力活，需要不断地“试错”。但通过不断地“折腾”，研究人员掌握了一些针对隐层的启发式设计规则（如下文即将提到的BP算法），以此降低训练网络所花的开销，并尽量提升网络的性能。为了达到理想状态，我们希望快速配置好网络参数，从而让这个损失函数达到极小值。这时，神经网络的性能也就接近较优！BP神经网络BP算法，是一个典型的双向算法。更确切来说，它的工作流程是分两大步走：（1）正向传播输入信号，输出分类信息（对于有监督学习而言，基本上都可归属于分类算法）；（2）反向传播误差信息，调整全网权值（通过微调网络参数，让下一轮的输出更加准确）。类似于感知机，每一个神经元的功能都可细分两大部分：（1）汇集各路链接带来的加权信息；（2）加权信息在激励函数的“加工”下，神经元给出相应的输出到首轮信号前向传播的输出值计算出来后，实际输出向量与预期输出的向量之间的误差就可计算出来。
【第二阶段】7-深度学习框架pytorch【课程内容】作为深度学习主流分析框架pytorch，通过掌握pytorch基本概念，计算模型和原理，能够通过pytorch进行深度学习和模型构建与训练。学习掌握训练过程优化方法与问题优化。【实战部分】图片分类实战、房价预测【课程目标】了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。）正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。【第二阶段】8-决策树与随机森林【课程内容】决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解GBDT，AdaBoost，随机森林等集成学习模型的原理和集成学习算法。【实战部分】鸢尾花分类实战、金融预测【课程目标】了解和掌握决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解随机森林和，GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。应用XGboost，通过GBDT算法完成预测实例，加深对算法和实战的融合。【第二阶段】9-分类算法【课程内容】了解和掌握KNN、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程，掌握数据降维方法应用。深度人工智能学院全连接神经网络。
在“算法战”作战概念框架内，开展了图像识别、远程维修、精确后勤等方面多个项目，并已在阿富汗、叙利亚等地得到实战检验，而“空战演进”项目正是“算法战”作战概念的又一次落地。“空战演进”项目清晰地勾画出了人工智能空战的前景。随着战斗机信息化水平和机动性能的不断提高，对人类飞行员的身体和心理素质要求也在不断提高，但相应的，人工智能占据的优势也将愈发凸显。“空战演进”项目属于典型的有人/无人混合编组概念。根据项目构想，人工智能控制无人机执行视距内空中格斗任务，人类飞行员处于更安全的位置上，主要承担指挥调度等任务，将主要作为指挥员而非战斗员。有人与无人飞机发挥各自长处，进而可以大幅提高作战效能，实际上，这正是未来战场无人化趋势在空战场的体现。在无人空战领域，美军已经完成布局，并实施了系列研发项目作为支撑，包括“拒止环境下协同作战”“忠诚僚机”等，研究内容以先进自主算法和监督控制技术为重点，目的是提高无人机的自主协同能力。深度人工智能学院深度学习课程。福建语音识别人工智能培训价格
学院教研机构精心研发的课程，难易程度和企业所需的技能达到一个平衡。福建语音识别人工智能培训价格
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和永生一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。但是从图灵测试提出来开始到本世纪初，50多年时间有无数科学家提出很多机器学习的算法，试图让计算机具有与人一样的智力水平，但直到2006年深度学习算法的成功，才带来了一丝解决的希望。福建语音识别人工智能培训价格
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