趙衛(wèi)東 老師
- 所在地區(qū)： 上海
- 主打行業(yè)： 不限行業(yè)
- 擅長領(lǐng)域：大數(shù)據(jù) 人工智能人工智能 Python語言 數(shù)據(jù)分析 企業(yè)數(shù)字化 大模型 大數(shù)據(jù) 區(qū)塊鏈
- 企業(yè)培訓(xùn)請聯(lián)系董老師
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趙衛(wèi)東老師的內(nèi)訓(xùn)課程
解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動園區(qū)發(fā)展 ——人工智能+機(jī)器人第一部分 未來三年人工智能發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計算力的提升大幅推動人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動駕駛領(lǐng)域迎來創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成：基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.人工智能行業(yè)趨勢展望 未來人工智能發(fā)展趨勢巨頭打造開源平臺、布局人工智能芯片和核心技術(shù)深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機(jī)視覺繼續(xù)發(fā)力第二部分 人工智能落地的關(guān)鍵在于應(yīng)用場景和技術(shù)1.人工智能典型應(yīng)用行業(yè)人工智能+
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人工智能（3天）客戶對人工智能的需求：行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動人工智能發(fā)展的動因中國制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進(jìn)人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2. 技術(shù)框架硬件架構(gòu)：引領(lǐng)場景通用AI時代主流的人工智能開源框架3. 圖像處理圖像理解圖像識別圖像分類及檢索（SVM或者CNN）人臉識別技術(shù)及其應(yīng)用人工智能賦予可穿戴設(shè)備智慧4. 算法技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)的階段數(shù)據(jù)清洗和特征選擇回歸算法決策樹、隨機(jī)森林和提升算法聚類算法貝葉斯算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人腦工作機(jī)制簡介多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hopfield網(wǎng)絡(luò)組合學(xué)習(xí)加
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深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計算智能、類腦智能3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe??? ? ? ? ??2.Tensorflow3.Torch??? ? ? ? ??4.MXNet深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）全連接層 ?? 激活函數(shù)層 ?? Softmax層2.CNN卷積
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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時間安排課程內(nèi)容第一天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1）矩陣運算 2）向量運算 3）SVD 4）PCA）1.2、概率信息論概論分布 2）期望、方差、協(xié)方差 3）貝葉斯 4）結(jié)構(gòu)概論模型）1.3、數(shù)值優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1）發(fā)展歷史 2）主要應(yīng)用2.2、感知器 2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法 2.6、Hessian矩陣下午：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.1、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層
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旅游互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字運營【課程目標(biāo)】 數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。本課程分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提升運營效率，提升企業(yè)利潤；然后到數(shù)據(jù)引起的思維變革，怎樣改變企業(yè)管理的思維；再到數(shù)據(jù)分析如何引發(fā)企業(yè)中的商業(yè)模式創(chuàng)新，發(fā)展機(jī)遇及新利潤增長點。本課程通過分析旅游互聯(lián)網(wǎng)公司的特點，討論數(shù)據(jù)化運營過程中數(shù)據(jù)的收集、常見的分析問題以及業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域?！菊n程大綱】數(shù)據(jù)分析的核心理念問題：數(shù)據(jù)分析的核心價值是什么？數(shù)據(jù)分析是
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移動運營商大數(shù)據(jù)營銷應(yīng)用大綱 ?。保苿舆\營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題互聯(lián)網(wǎng)運營商尤其依賴數(shù)據(jù)移動運營商客戶管理對數(shù)據(jù)與信息的依賴目前的問題：移動運營商大數(shù)據(jù)特點與組成數(shù)量足夠大維度非常多核心數(shù)據(jù)、跨界外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等技術(shù)不足互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)移動運營商公司的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)不能勝任2. 移動運營商大數(shù)據(jù)組成移動運營商系統(tǒng)交易客戶提供的信息（申請、表格等）、人口數(shù)據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)、公共網(wǎng)頁得到客戶的記錄和目標(biāo)客戶有類似行為模式的客戶數(shù)據(jù)第三方的相關(guān)數(shù)據(jù)（旅游、醫(yī)療、電商等有關(guān)的數(shù)據(jù)）3. 移動運營商客戶全生命周期管理客戶身份識別方法