人工智能技术基础
为加强上海市工程系列计算机专业技术人员继续教育工作,提高计算机专业技术人才队伍的整体素质,计划开展工程系列计算机专业中、高级专业技术人员继续教育工作。 本课程主要以当前研究和应用的热点作一个简单介绍,配有实际应用案例。主要包括人工智能的一些基本概念,常见的回归算法、分类算法、聚类、随机森林、决策树、支持向量机等机器学习算法,而深度学习算法主要选取了卷积神经网络、RNN循环神经网络等内容,并对当前AI领域主要的学习框架TensorFlow的基本使用方法进行了介绍,以期望学员能快速入门。
★张轲,上海交通大学教授,工学博士,博士生导师。
德国不莱梅大学激光高能束流(BIAS)研究所访问学者,美国肯塔基大学智能机器人实验室访问学者。
主要从事先进激光加工方法及控制,机器人及智能焊接技术等方面的研究。
主持或参与国家自然科学基金、工信部、国防科工委,上海市“科技创新计划”、航空、航天、船舶、核电、汽车等项目几十项。
获中国机械工业部科技进步1等奖,上海市科技进步奖1等奖,教育部技术发明2等奖、中国船舶工业部科技进步2等奖等7个奖项,获上海交通大学教学成果特等奖、上海交通大学“教书育人集体二等奖”等教学奖项,发表学术论文60余篇,申请国家发明专利近40项。
时间 | 培训内容 | 知识点 | |
第一天 | 9:00-11:30 | 人工智能基本概念 | 1. 人工智能基本概念 |
13:00-15:30 | 机器学习算法 | 1. 常见回归分析方法 | |
第二天 | 9:00-11:30 | 深度学习基础 | 1. 神经网络组成及原理 |
13:00-15:30 | 经典深度学习算法 | 1. 卷积神经网络原理及结构 | |
复习及考核 |
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