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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

人工智能助力汽車(chē)行業(yè)升級(jí)培訓(xùn)與咨詢-

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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

　本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，人工智能助力汽車(chē)行業(yè)升級(jí)培訓(xùn)與咨詢-以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。線上/線下/上門(mén)皆可,人工智能助力汽車(chē)行業(yè)升級(jí)培訓(xùn)與咨詢-專家,課程可定制,熱線:4008699035。

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培訓(xùn)目標(biāo)：

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了解人工智能汽車(chē)行業(yè)應(yīng)用全景駛視圖
了解汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
人工智能如何改變汽車(chē)行業(yè)

人工智能行業(yè)背景	1.人工智能基本概念 2.人工智能的核心技術(shù) 3.人工智能的商業(yè)場(chǎng)景、解決方案和利弊 4.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈 5.人工智能支撐技術(shù)－大數(shù)據(jù) 6.人工智能支撐技術(shù)－云計(jì)算
人工智能行業(yè)應(yīng)用	1.零售業(yè) 2 .金融業(yè) 3.政府 4 .醫(yī)療業(yè) 5 .能源業(yè) 6 .電信運(yùn)營(yíng)業(yè) 7 .交通物流業(yè) 8 .人工智能汽車(chē)行業(yè)應(yīng)用智能產(chǎn)品：無(wú)人汽車(chē)，智能汽車(chē) 智能業(yè)務(wù)：智能制造智能研發(fā)、智能供應(yīng)鏈、智能服務(wù)、汽車(chē)金融等
人工智能基礎(chǔ)算法技術(shù)體系介紹	1.通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2.深度學(xué)習(xí)算法體系 3.NLP算法體系 4.圖像識(shí)別技術(shù) 5.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù) 6.視頻識(shí)別技術(shù) 7.人工智能平臺(tái)搭建
案例實(shí)踐：使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行汽車(chē)金融欺詐檢測(cè)	1. 邏輯回歸算法原理,推導(dǎo) 2. 邏輯回歸代碼實(shí)現(xiàn) 3. 多分類問(wèn)題解決方案 4. 一對(duì)一分類,一對(duì)多分類 5. 決策樹(shù)算法模型 6. 熵原理,信息增益 7. 決策樹(shù)構(gòu)建 8. 決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn) 9. 貝葉斯算法原理 10. 貝葉斯代碼實(shí)現(xiàn) ? ?
案例實(shí)踐：使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行汽車(chē)用戶細(xì)分	1. 用戶細(xì)分原理 2. 聚類算法原理 3. KMeans 算法，層次聚類算法，密度聚類算法 4. 代碼實(shí)現(xiàn) ?
案例實(shí)踐：使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行汽車(chē)產(chǎn)品口碑分析	1. 數(shù)據(jù)源分析 2. 文本挖掘算法 3. KMeans 算法，層次聚類算法，密度聚類算法 4. 代碼實(shí)現(xiàn) ?
深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)	1.得分函數(shù) 2.損失函數(shù) 3.正則化 4.softmax分類器原理 5.最優(yōu)化問(wèn)題 6.梯度下降 7.反向傳播 8.增強(qiáng)學(xué)習(xí) 9.遷移學(xué)習(xí) ?
深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比	1.Tensorflow 2.caffe 3.Torch 4.Theano ?
案例實(shí)踐：使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行手勢(shì)識(shí)	1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-卷積層 2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-池化層 3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-全連接層 4. 卷積實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別 ?
案例實(shí)踐：人臉檢測(cè)	1.人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)收集 2.制作正負(fù)樣本給定標(biāo)簽 3.制作LMDB數(shù)據(jù)源 4.使用Tensorflow訓(xùn)練人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò) 5.代碼實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)模型 ?
案例實(shí)踐：使用LSTM進(jìn)行小說(shuō)編寫(xiě)	1. 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例（ALEXNET,VGG）詳解 2. RNN與LSTM記憶網(wǎng)絡(luò) 3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，參數(shù)初始化 4. 級(jí)聯(lián)模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人臉檢測(cè)算法分析 5. 序列化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人體姿態(tài)識(shí)別算法分析 6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò) 7. PRISMA如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換 8. Faster-rcnn物體檢測(cè)框架原理詳解 ?

聯(lián)系曙?？头?/span>

學(xué)員動(dòng)態(tài)

錢(qián)串子123 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) LEFT、RIGHT和REPL...

遐想lw9 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 多張工作表中篩選不重復(fù)值

zzzzaaa 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 按類別合并 and 按位置合并

zzzzaaa 學(xué)完了課時(shí) 初識(shí)合并計(jì)算

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