課程描述INTRODUCTION
人工智能和智能硬件技術(shù)課程培訓(xùn)
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
人工智能和智能硬件技術(shù)課程培訓(xùn)
【課程背景】
2016,AlphaGo輕松戰(zhàn)勝李世石,由此開始了持續(xù)一年的大討論;2017年伊始,Alpha Go的升級版本Master就以一波60連勝宣告強(qiáng)勢歸來,同樣宣告的還有即將到來的人工智能時(shí)代。不管我們?nèi)绾慰创斯ぶ悄?,它確實(shí)正在深刻改變著整個(gè)世界,并已成為全球科技巨頭新的戰(zhàn)略發(fā)展方向,人才、資本迅速聚攏。搶奪新經(jīng)濟(jì)時(shí)代人工智能的主動(dòng)權(quán),已成世界各國政產(chǎn)學(xué)各界的共識。從全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展來看,在邁過工業(yè)化階段后,信息技術(shù)所能賦予經(jīng)濟(jì)增長的紅利期日趨收窄,全球經(jīng)濟(jì)已再度邁入嚴(yán)重的供需失衡階段。以人工智能為特征的第四次產(chǎn)業(yè)革命將深度影響世界經(jīng)濟(jì)新秩序的重建。本課程通過講師講解、小組討論、互動(dòng)答疑、頭腦風(fēng)暴等授課方式,讓您迅速了解人工智能的概念、發(fā)展歷史、世界各國政府、學(xué)研機(jī)構(gòu)、科技巨頭及初創(chuàng)企業(yè)在人工智能和智能硬件的發(fā)展現(xiàn)狀及戰(zhàn)略布局。
【課程特點(diǎn)】
時(shí)間安排:系統(tǒng)學(xué)習(xí)1天(6小時(shí))或2天(12小時(shí))
授課形式:理論講解+實(shí)例分析+小組討論+互動(dòng)答疑+頭腦風(fēng)暴
講解人工智能和智能硬件基本知識的基礎(chǔ)上,較全面地分析各國及科技巨頭在人工智能和智能硬件領(lǐng)域的投入和*成果,綜合國內(nèi)外多家權(quán)威機(jī)構(gòu)的調(diào)研分析報(bào)告,探討人工智能的發(fā)展趨勢,通過小組討論和頭腦風(fēng)暴鼓勵(lì)尋找發(fā)現(xiàn)人工智能的創(chuàng)新產(chǎn)品和應(yīng)用。
【課程收益】
1.了解人工智能的基本概念和發(fā)展歷史。
2.了解人工智能和智能硬件的國際發(fā)展現(xiàn)狀和可能趨勢。
3.分享人工智能和智能硬件產(chǎn)品應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
4.鼓勵(lì)發(fā)現(xiàn)人工智能和智能硬件的創(chuàng)新產(chǎn)品新應(yīng)用。
【受眾對象】
1.產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員
2.高層經(jīng)理、產(chǎn)業(yè)合作部門經(jīng)理及人員,新產(chǎn)品研發(fā)部門經(jīng)理及人員
3.管理支持組織中復(fù)雜工作、重要工作的人員
4.希望提升自身職業(yè)能力的人員、其他對新技術(shù)新產(chǎn)品感興趣的人員
【課程過程中的分組討論和頭腦風(fēng)暴】
1.分組討論:個(gè)人和所在部門在人工智能和智能硬件研發(fā)的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)
2.頭腦風(fēng)暴:你認(rèn)為人工智能可以發(fā)展成什么樣子,你希望人工智能能為你做什么,人工智能的對人類的潛在威脅在哪?
【課程內(nèi)容】
1. 人工智能厚積薄發(fā),引領(lǐng)IT新一輪革命
1.1. 人工智能發(fā)展的三大背景
1.1.1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),為人工智能的出現(xiàn)提供動(dòng)力
1.1.2. 運(yùn)算能力和儲存能力提升,為人工智能第三次浪潮的到來提供基礎(chǔ)
1.1.3. 各界需求的不斷攀升,為人工智能的完善保駕護(hù)航
1.2. 人工智能在IT中的架構(gòu)中處于核心地位
1.3. 人工智能演化歷史,三起兩落
2. 人工智能前沿解析——人工智能全方位超越人類
2.1. 感知智能全方面超越人類
2.1.1. 人臉識別率達(dá)99.80%,機(jī)器視覺超越人眼
2.1.2. 語音識別率接近人類,實(shí)驗(yàn)環(huán)境更待普遍化
2.2. 語言領(lǐng)域功能創(chuàng)新讓機(jī)器不再冰冷
2.2.1. 語音轉(zhuǎn)錄技術(shù)已成熟,正在逐步實(shí)現(xiàn)各場景滲透
2.2.2. 語音交互從各個(gè)特殊場景起步,功能日漸強(qiáng)大
2.2.3. 特征識別通過語音來實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證
2.2.4. 機(jī)器翻譯幫助人類迅速實(shí)現(xiàn)地球村概念
2.3. 計(jì)算機(jī)視覺讓機(jī)器成為敏銳的觀察者
2.3.1. 特定物體識別已實(shí)現(xiàn)突破,其中人臉識別*價(jià)值
2.3.2. 通用物體識別是真正強(qiáng)智能時(shí)代的標(biāo)志
2.3.3. 空間位置感知技術(shù)構(gòu)成無人駕駛最核心功能
2.4. 人工智能連下數(shù)城,認(rèn)知智能逐漸突破
2.4.1. AlphaGo攻下圍棋領(lǐng)域,完整信息博弈先下一城
2.4.2. Libratus斬獲德州撲克,非完整信息博弈再下一城
2.4.3. 認(rèn)知智能下一座城在何處?
2.5. 邏輯推斷完成機(jī)器認(rèn)知智能第一步
2.5.1. 行為決策源于游戲,卻高于游戲
2.5.2. 知識圖譜為機(jī)器提供更加龐大的認(rèn)知體系
3. 人工智能算法的突破將為AI應(yīng)用提供無限可能
3.1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能算法的核心
3.2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法讓人工智能成為可能
3.2.1. CNN算法帶領(lǐng)機(jī)器視覺全面超越人類
3.2.2. RNN算法幫助機(jī)器聽懂人類語言
3.3. 未來智能學(xué)習(xí)新領(lǐng)域——非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
3.3.1. Apriori算法
3.3.2. K-Means算法
3.3.3. 高斯混合模型算法
3.4. 聚焦算法創(chuàng)新進(jìn)展
3.4.1. FSMN改善語音實(shí)時(shí)交互延時(shí)問題
3.4.2. DFCNN讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“聽得更多”
3.4.3. 遷移學(xué)習(xí)擴(kuò)寬深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用邊界
4. 人工智能芯片為AI提供物理基礎(chǔ)
4.1. 算力提升是人工智能發(fā)展的前提保障
4.2. AI硬件架構(gòu)戰(zhàn)場烽火未定
4.2.1. 英偉達(dá)在AI硬件領(lǐng)域率先起跑,已獲得生態(tài)圈優(yōu)勢
4.2.1.1. 英偉達(dá)GPU行業(yè)霸主,逐漸形成AI生態(tài)圈
4.2.1.2. 英偉達(dá)正著力制定無人駕駛硬件標(biāo)準(zhǔn)
4.2.2. Intel大舉并購,成為CPU+FPGA陣營的領(lǐng)軍者
4.2.3. 以高通、ARM為代表的ARM陣營有望統(tǒng)一終端計(jì)算市場
4.2.4. 其他技術(shù)路線應(yīng)受到更大重視
5. 人工智能下游應(yīng)用及智能硬件
5.1. AI+安防——構(gòu)建城市“最強(qiáng)大腦”
5.1.1. 高清攝像頭升級為“AI+安防”提供可能性
5.1.2. AI實(shí)現(xiàn)安防點(diǎn)線面全維度布局,打開市場增長空間
5.1.2.1. 單點(diǎn)布防,刷臉認(rèn)證
5.1.2.2. 連線成網(wǎng),智能交通
5.1.2.3. 從點(diǎn)到面,行為與人群識別
5.1.2.4. 斷文識字,智能案情分析
5.1.3. 我國安防產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完善
5.1.4. 技術(shù)實(shí)力與三個(gè)產(chǎn)業(yè)化壁壘下AI安防企業(yè)核心競爭力
5.2. AI+醫(yī)療——用數(shù)據(jù)造福人類健康
5.2.1. IBM:醫(yī)療人工智能的先行軍
5.2.2. Enlitic:人工智能醫(yī)療影像診斷服務(wù)商
5.2.3. Arterys:云計(jì)算醫(yī)療成像分析擬進(jìn)軍腫瘤領(lǐng)域
5.2.4. 阿里ET醫(yī)療大腦:為醫(yī)生配一個(gè)24小時(shí)“全能”助手
5.3. AI+金融——為資產(chǎn)配置打開“上帝視角”
5.3.1. AI+金融行業(yè)背景
5.3.1.1. 金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜度較高,但價(jià)值巨大
5.3.1.2. 全球金融科技100榜單中模式創(chuàng)新為主,技術(shù)創(chuàng)新較少
5.3.1.3. 可能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能技術(shù)
5.3.2. 人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用
5.3.2.1. 智能投顧
5.3.2.2. 智能風(fēng)控
5.3.2.3. 智能資管
5.4. AI+汽車——移動(dòng)的智能載人機(jī)器人
5.4.1. 無人駕駛“升級”路徑
5.4.2. 三大傳感器比較
5.4.3. 無人駕駛兩大陣營
5.4.3.1. 遞進(jìn)式陣營
5.4.3.2. 越級式陣營
5.4.4. 各國政府政策指引
5.4.4.1. 各地區(qū)安全政策進(jìn)展
5.4.5. 谷歌的超級司機(jī)
5.4.5.1. Waymo的Tier One野心
5.4.6. Elon Musk與他的大師計(jì)劃:Autopilot車隊(duì)學(xué)習(xí)
5.4.6.1. Autopilot 1.0的誕生
5.4.6.2. Autopilot 2.0的啟動(dòng)
5.5. AI+服務(wù)——替代人在服務(wù)業(yè)中的作用
5.5.1. AI在語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用
5.5.2. AI在智能呼叫中心服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
5.5.3. 人工智能智能玩具
5.5.4. AI在教育領(lǐng)域應(yīng)用
5.5.5. AI在電商零售領(lǐng)域應(yīng)用
5.5.6. AI在云計(jì)算領(lǐng)域中的應(yīng)用
6. 人工智能發(fā)展趨勢與投資策略
6.1. MIT Tech Review 2017年人工智能5大趨勢預(yù)測
6.1.1. 趨勢一:正向強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Positive reinforcement)
6.1.2. 趨勢二:對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Dueling neural networks)
6.1.3. 趨勢三:中國的人工智能熱潮 (China’s AI boom)
6.1.4. 趨勢四:語言學(xué)習(xí) (Language learning)
6.1.5. 趨勢五:反對人工智能過度炒作 (Backlash to the hype)
6.2. 各行業(yè)投資及重點(diǎn)關(guān)注標(biāo)的
6.2.1. AI+安防
6.2.2. AI+金融
6.2.3. AI+醫(yī)療
6.2.4. AI+汽車
6.2.5. AI+服務(wù)
課程總結(jié)
人工智能和智能硬件技術(shù)課程培訓(xùn)
轉(zhuǎn)載:http://www.nywlwx.com/gkk_detail/36875.html
已開課時(shí)間Have start time
- 田軍
IT相關(guān)內(nèi)訓(xùn)
- Fine BI 數(shù)據(jù)分析與 張曉如
- 電力信息化:價(jià)值和建設(shè)分析 劉宇佳
- CISSP認(rèn)證培訓(xùn)課程 張勝生
- 大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn) 葉梓
- IT崗位數(shù)智化能力提升路徑 甄文智
- 滲透測試與攻防實(shí)戰(zhàn)高級課程 張勝生
- 云計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域和實(shí)踐 武威
- 互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)在銀行的應(yīng)用 武威
- 信息安全風(fēng)險(xiǎn)評估與加固技能 張勝生
- Python高效辦公自動(dòng)化 張曉如
- 網(wǎng)安管理崗培訓(xùn) 張勝生
- 軟件安全意識加強(qiáng)與技能提高 張勝生