神经网络（Neural Networks，NN）培训

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望探索深度学习模型的先进 XAI 技术的高级专业人员，重点是构建可解释的 AI 系统。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解深度学习中可解释性的挑战。
• 为神经网路实施高级 XAI 技术。
• 解释深度学习模型做出的决策。
• 评估性能和透明度之间的权衡。

从零开始用Python实现应用人工智能为程序员和数据分析师提供了使用Python从头构建机器学习解决方案的基础技术。涵盖监督学习分类和回归、无监督学习聚类和异常检测以及高级神经网络架构的核心原理。探讨了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter笔记本进行实践AI开发的成熟方法。帮助专业人员实现实用的ML模型，评估算法局限性，并完成解决实际问题的应用项目。

深度强化学习是指“人工智能体”通过反复试验和奖惩来学习的能力。人工智能体旨在模仿人类直接从原始输入（如视觉）获取和构建知识的能力。为了实现强化学习，深度学习和神经网络会被用到。强化学习与机器学习不同，不依赖于有监督和无监督的学习方法。

在这一由讲师引导的现场培训中，学员将在逐步创建深度学习智能体的过程中学习深度强化学习的基础知识。

在本次培训结束后，学员将能够：

• 理解深度强化学习的基本概念，及其与机器学习的区别
• 运用先进的强化学习算法来解决实际问题
• 构建深度学习智能体

受众

• 开发人员
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操

探索人工智能的基础知识，揭示了智能技术如何重塑企业运营中的数字战略、自动化和决策。涵盖人工智能历史、问题解决框架、知识表示、不确定性推理和机器学习范式的核心概念，同时涉及沟通技能、感知和自主行动。指导高管和架构师评估人工智能驱动的转型机会，评估新兴技术趋势，并整合实用的智能解决方案，以加速业务敏捷性。

这门课程涵盖了人工智能(在工业中简化 Machine Learning和 Deep Learning)。 它有助于确定哪种技术可以(潜在)在汽车中的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。

人工神经网络是一种计算数据模型，用于开发能够执行“智能”任务的 Artificial Intelligence (AI) 系统。Neural Networks 通常用于 Machine Learning （ML） 应用程序，这些应用程序本身就是 AI 的一种实现。Deep Learning 是 ML 的一个子集。

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，介绍了模式识别和机器学习的领域，并涵盖了统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学中的实际应用。

通过本培训，参与者将能够：

• 应用核心统计方法于模式识别。
• 使用神经网络和核方法等关键模型进行数据分析。
• 实施高级技术以解决复杂问题。
• 通过结合不同模型来提高预测准确性。

本课程首先为您提供神经网络、机器学习算法以及深度学习（算法和应用）的概念性知识。

本培训的第1部分（40%）更侧重于基础知识，但将帮助您选择正确的技术：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

本培训的第2部分（20%）介绍了Theano——一个使编写深度学习模型变得简单的Python库。

本培训的第3部分（40%）将广泛基于TensorFlow——谷歌的开源深度学习软件库的API。所有的示例和动手实践都将在TensorFlow中进行。

受众

本课程面向希望在其深度学习项目中使用TensorFlow的工程师。

完成本课程后，学员将：

• 对深度神经网络（DNN）、CNN和RNN有良好的理解
• 理解TensorFlow的结构和部署机制
• 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 能够评估代码质量，进行调试和监控
• 能够实现高级生产任务，如训练模型、构建图和日志记录