人工智能+自然語(yǔ)言處理

第一節：人工智能與機器學(xué)習基礎1.人工智能概述
2.機器學(xué)習概述
3.機器學(xué)習算法應用分析

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

第三節：KNN分類(lèi)算法 1.KNN分類(lèi)算法介紹
2.KNN分類(lèi)算法應用
3.KNN實(shí)現
案例：鳶尾花分類(lèi)

第四節：決策樹(shù)算法 1.決策樹(shù)算法介紹
2.熵的定義
3.決策樹(shù)算法與應用實(shí)現
案例：用戶(hù)購買(mǎi)行為預測

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

第六節：K-means聚類(lèi)算法 1.K-means算法介紹
2.K-means算法應用
3.K-means算法實(shí)際應用案例
案例：NBA球隊實(shí)力聚類(lèi)分析

第七節：支持向量機 1.SVM算法介紹
案例：SVM完成人臉識別應用

第八節：特征工程項目-銀行
用戶(hù)違約預測 1.數據缺失處理
2.特征篩選方法
3.特征工程
4.數據不平衡問(wèn)題處理
5.算法選擇
6.結果評估

第九節：深度學(xué)習基礎-
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，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹
案例：BP算法解決手寫(xiě)數字識別問(wèn)題

第十節：Tensorflow基礎應用 1.Mnist數據集合Softmax講解
2.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )搭建手寫(xiě)數字識別
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：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )CNN應用 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(xiě)數字案例

第十二節：長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )
LSTM應用 1.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
2.長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )LSTM
3.LSTM應用案例

第十三節：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：用自己的數據來(lái)訓練一個(gè)新的圖像識別模型 1.數據準備
2.數據增強
3.模型搭建
4.模型訓練
5.結果測試

第十五節：目標檢測模型介紹 1.目標檢測項目介紹
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：目標檢測模型實(shí)戰 1.項目安裝配置環(huán)境
2.準備數據集
3.使用訓練好的目標檢測模型進(jìn)行預測
4.用自己的數據訓練新的目標檢測模型

第十七節：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機制介紹
4.多頭注意力機制介紹
5..Bert模型介紹
6.GPT-3模型介紹

第十八節：自然語(yǔ)言處理項目實(shí)戰 1.用CNN訓練一個(gè)新的文本分類(lèi)模型
2.用LSTM訓練一個(gè)新的文本分類(lèi)模型
3.用Bert訓練一個(gè)新的文本分類(lèi)模型

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

葉梓，上海交通大學(xué)計算機專(zhuān)業(yè)博士畢業(yè)，高級工程師。主研方向：數據挖掘、機器學(xué)習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監、資深技術(shù)專(zhuān)家，市級行業(yè)大數據平臺技術(shù)負責人。

長(cháng)期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開(kāi)展行業(yè)數據的智能化應用研發(fā)工作，牽頭多個(gè)省級、市級行業(yè)智能化信息系統的建設，主持設計并搭建多個(gè)省級、市級行業(yè)大數據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。

帶領(lǐng)團隊在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng )新產(chǎn)品，成功落地多項大數據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應用成果獎”。帶領(lǐng)團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績(jì)。參與國家級、省級大數據技術(shù)標準的制定，曾獲省部級以上的科技創(chuàng )新一等獎。

1.      論文發(fā)表/項目經(jīng)歷

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

項目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人

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

相關(guān)工作：

作為項目總負責，負責項目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統分析、技術(shù)指導、算法指導等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數據技術(shù)，建設市級信息平臺，完成試點(diǎn)單位接入并采集居民相關(guān)信息，實(shí)現市級平臺檔案等服務(wù)，并實(shí)現所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數據的存儲與計算的問(wèn)題，搭建了存儲全市數據的云計算平臺，并在其上進(jìn)行了基于大數據的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負責技術(shù)管理、系統分析、云平臺數據存儲設計、數據分析與挖掘指導、開(kāi)發(fā)指導。

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  建設內容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實(shí)現；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統；評估體系的展示設計；短信平臺的實(shí)現；違規操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺的實(shí)現等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負責總體架構設計、接口設計、大數據平臺設計、AI技術(shù)指導等。

3. 主攻方向

具有扎實(shí)的數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)。

精通機器學(xué)習、深度學(xué)習的理論、模型、算法、調優(yōu)等；精通算法設計；

熟悉深度學(xué)習在自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)兩大核心領(lǐng)域的實(shí)用技巧；

15年以上的程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，熟悉常用程序開(kāi)發(fā)架構，獨立完成多個(gè)產(chǎn)品級軟件的設計與開(kāi)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(kāi)啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級數的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識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，結合案例分析、視頻觀(guān)賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線(xiàn)上獲客、產(chǎn)品設計、風(fēng)控應對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀(guān)背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術(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)金融對傳統銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數字化轉型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時(shí)）第1節、 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、 傳統產(chǎn)業(yè)智能升級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、 小結第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（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(lèi)，以硬件為主，銀行的核心應用第二類(lèi)，以軟件為主，銀行核心應用第三類(lèi)，以硬件為主，非核心應用第四類(lèi)，以軟件為主，銀行的的非核心應用業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識別，OCR技術(shù) 語(yǔ)音識別維度：智能客服機器人，智能語(yǔ)音導航，智能營(yíng)銷(xiāo)催收機器人 自然語(yǔ)言..

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• 人工智能和AI

   

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

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設計方法

   

  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――數據的進(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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