人工智能+自然語(yǔ)言處理

【培訓(xùn)對(duì)象】


【培訓(xùn)收益】

第一節(jié)：人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析

 

第二節(jié)：回歸算法 1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
5.多元線性回歸
6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系

第三節(jié)：KNN分類算法 1.KNN分類算法介紹
2.KNN分類算法應(yīng)用
3.KNN實(shí)現(xiàn)
案例：鳶尾花分類

第四節(jié)：決策樹算法 1.決策樹算法介紹
2.熵的定義
3.決策樹算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
案例：用戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)

第五節(jié)：集成算法與隨機(jī)森林 1.Bagging算法介紹
2.隨機(jī)森林建模方法
3.Adaboost算法介紹
4.Stacking算法介紹
5.Voting算法介紹

第六節(jié)：K-means聚類算法 1.K-means算法介紹
2.K-means算法應(yīng)用
3.K-means算法實(shí)際應(yīng)用案例
案例：NBA球隊(duì)實(shí)力聚類分析

第七節(jié)：支持向量機(jī) 1.SVM算法介紹
案例：SVM完成人臉識(shí)別應(yīng)用

第八節(jié)：特征工程項(xiàng)目-銀行
用戶違約預(yù)測(cè) 1.數(shù)據(jù)缺失處理
2.特征篩選方法
3.特征工程
4.數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題處理
5.算法選擇
6.結(jié)果評(píng)估

第九節(jié)：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史
2.單層感知器
3.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法
4.BP算法介紹
案例：BP算法解決手寫數(shù)字識(shí)別問(wèn)題

第十節(jié)：Tensorflow基礎(chǔ)應(yīng)用 1.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
2.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識(shí)別
3.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
4.過(guò)擬合,正則化,Dropout
5.各種優(yōu)化器Optimizer

第十一節(jié)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN應(yīng)用 1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.CNN手寫數(shù)字案例

第十二節(jié)：長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)
LSTM應(yīng)用 1.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM
3.LSTM應(yīng)用案例

第十三節(jié)：常用卷積網(wǎng)絡(luò)模型介紹 1.AlexNet模型介紹
2.VGG模型介紹
3.Inception模型介紹
4.ResNet模型介紹

第十四節(jié)：用自己的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)新的圖像識(shí)別模型 1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
3.模型搭建
4.模型訓(xùn)練
5.結(jié)果測(cè)試

 

第十五節(jié)：目標(biāo)檢測(cè)模型介紹 1.目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目介紹
2.R-CNN模型介紹
3.SPPNET模型介紹
4.Fast-RCNN模型介紹
5.Faster-RCNN模型介紹
6.SSD模型介紹
7.yolo-v1模型介紹
8.yolo-v2模型介紹
9.yolo-v3模型介紹

第十六節(jié)：目標(biāo)檢測(cè)模型實(shí)戰(zhàn) 1.項(xiàng)目安裝配置環(huán)境
2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
3.使用訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
4.用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練新的目標(biāo)檢測(cè)模型

第十七節(jié)：自然語(yǔ)言處理技術(shù)介紹 1. word2vec介紹
2.Transformer模型介紹
3.Self-Attention機(jī)制介紹
4.多頭注意力機(jī)制介紹
5..Bert模型介紹
6.GPT-3模型介紹

第十八節(jié)：自然語(yǔ)言處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 1.用CNN訓(xùn)練一個(gè)新的文本分類模型
2.用LSTM訓(xùn)練一個(gè)新的文本分類模型
3.用Bert訓(xùn)練一個(gè)新的文本分類模型

課后輔助： 1.針對(duì)學(xué)員面對(duì)的問(wèn)題進(jìn)行討論，提出建議
2.建立微信群（課后技術(shù)免費(fèi)指導(dǎo)）
3.上課ppt資料都發(fā)到群里面 

 

葉梓，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè)，高級(jí)工程師。主研方向：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。歷任國(guó)內(nèi)知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監(jiān)、資深技術(shù)專家，市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)負(fù)責(zé)人。

 

長(zhǎng)期負(fù)責(zé)城市信息化智能平臺(tái)的建設(shè)工作，開展行業(yè)數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用研發(fā)工作，牽頭多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設(shè)，主持設(shè)計(jì)并搭建多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。參與國(guó)家級(jí)人工智能課題，牽頭上海市級(jí)人工智能示范應(yīng)用課題研究。

 

帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品，成功落地多項(xiàng)大數(shù)據(jù)、人工智能前沿項(xiàng)目，其中信息化智能平臺(tái)項(xiàng)目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應(yīng)用成果獎(jiǎng)”。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在參加國(guó)際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績(jī)。參與國(guó)家級(jí)、省級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，曾獲省部級(jí)以上的科技創(chuàng)新一等獎(jiǎng)。

 

1.      論文發(fā)表/項(xiàng)目經(jīng)歷

在國(guó)內(nèi)外期刊、會(huì)議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

 

項(xiàng)目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項(xiàng)目 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

ü  研發(fā)智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：元宇宙與虛擬數(shù)字人、基于人工智能的內(nèi)容生成（AIGC）、基于NLP技術(shù)的對(duì)話系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別系統(tǒng)、基于智能推理的行業(yè)推薦系統(tǒng)。

相關(guān)工作：

作為項(xiàng)目總負(fù)責(zé)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)分析、技術(shù)指導(dǎo)、算法指導(dǎo)等。

 

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建設(shè)市級(jí)信息平臺(tái)，完成試點(diǎn)單位接入并采集居民相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)市級(jí)平臺(tái)檔案等服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算的問(wèn)題，搭建了存儲(chǔ)全市數(shù)據(jù)的云計(jì)算平臺(tái)，并在其上進(jìn)行了基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負(fù)責(zé)技術(shù)管理、系統(tǒng)分析、云平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析與挖掘指導(dǎo)、開發(fā)指導(dǎo)。

 

l  上海市城市信息化領(lǐng)域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術(shù)經(jīng)理

ü  建設(shè)內(nèi)容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實(shí)現(xiàn)；城市信息化智能平臺(tái)的升級(jí)；科研平臺(tái)的擴(kuò)展與升級(jí)；建立決策支持系統(tǒng)；評(píng)估體系的展示設(shè)計(jì)；短信平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)；違規(guī)操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負(fù)責(zé)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)、接口設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)、AI技術(shù)指導(dǎo)等。

 

 

3. 主攻方向

具有扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能理論基礎(chǔ)；了解AIGC等技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)。

精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的理論、模型、算法、調(diào)優(yōu)等；精通算法設(shè)計(jì)；

熟悉深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩大核心領(lǐng)域的實(shí)用技巧；

15年以上的程序開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用程序開發(fā)架構(gòu)，獨(dú)立完成多個(gè)產(chǎn)品級(jí)軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)。

 

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級(jí)數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標(biāo)：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識(shí)2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費(fèi)和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控應(yīng)對(duì)策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識(shí)別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機(jī)遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時(shí)）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)5、 智能社會(huì)6、 高效智能社會(huì)服務(wù)7、 社會(huì)治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機(jī)遇（約1.5小時(shí)）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度劃分 圖像識(shí)別維度：人臉識(shí)別，遠(yuǎn)程支付，遠(yuǎn)程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識(shí)別，OCR技術(shù) 語(yǔ)音識(shí)別維度：智能客服機(jī)器人，智能語(yǔ)音導(dǎo)航，智能營(yíng)銷催收機(jī)器人 自然語(yǔ)言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。a)圖像處理，圖像識(shí)別i.日常生活中的刷臉，人臉識(shí)別，火車進(jìn)站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語(yǔ)音處理，語(yǔ)音識(shí)別i.科大訊飛語(yǔ)音輸入法的場(chǎng)景ii.搜狗智能機(jī)器翻譯筆的應(yīng)用場(chǎng)景c)自然語(yǔ)言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景二．常見(jiàn)人工智能的算法，主流的應(yīng)..

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法

   

  第1 章 人工智能時(shí)代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)的進(jìn)化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時(shí)代的商業(yè)模式第2 章 無(wú)行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認(rèn)知1 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的下半場(chǎng)――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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