中科院计算所培训中心
关于举办“人工智能：理论与实践”培训的通知
各有关单位：
中国科学院计算技术研究所是专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
在发展的新时代，产业战略已经向创新驱动转移，从而迎接全球新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战，在这个过程中，人工智能异军突起，成为新时代的创新突破口。由于人工智能技术的领域普遍性，大批在工作的技术人员需要更新知识，学习人工智能理论与实践，从而在自己的领域中实现跨越式创新。为此，培训中心特举办“人工智能：理论与实践”培训班，具体事宜通知如下：
一、培训对象
架构师、分析师、项目经理、程序员、开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。
二、培训目的
1，深层次掌握人工智能理论，到达人工智能的突破口，探知核心的秘密。
2，理论应用于实际项目，不只是了解，更在于掌握。
3，把握人工智能的新应用，理解时代趋势，不再为了人工智能而人工智能。
4，一个交流探讨的别平台。
三、师资
司老师 清华博士，人工智能方面，在意大利举办的国际在线指纹识别中获得冠 军，在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派。
四、培训要点
随着在人工智能领域的战略布局，人工智能已经应用于各个方面：系统、自动推理、图像识别、模式识别、语音识别、自然语言理解、指纹识别、人脸识别、无人驾驶、系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。但是，有没有一种方法能迅速把握精髓，从而更快的进入人工智能的广阔天地呢?
本次培训采用深入理论+浅出实践相结合的模式。在理论上，精选关键重要的理论，为进一步获取相关知识打下基础。在实践上，精选目前比较有启发性的案例，既帮助我们理解理论，更能帮助我们开阔思路，为研发相关领域的人工智能系统，提供一条思考脉络。
五、培训内容
理论篇
第 一讲 人工智能简介
1.1 什么是人工智能
1.2 为什么要人工智能
1.3 人工智能的发展简史
1.4 人工智能的现实案例举例
第二讲 优分类面和支持向量机
2.1 什么是优分类面
2.2 支持向量机的本质是什么
2.3 支持向量机在线性不可分时怎么办
2.4 支持向量机中核函数如何选择
2.5 支持向量机在车牌识别中的应用案例
第三讲 决策树
31 什么是非数值特征
3.2 为什么要引入决策树
3.3 如何设计决策树
3.4 如何构造随机森林
3.5 决策树在医疗系统中的应用案例
第四讲 深度学习之始：人工神经网络
4.1 人工神经网络的设计动机是什么
4.2 单个神经元的功能
4.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播(BP)算法
4.4 人工神经网络中需要注意的问题
4.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第五讲 深度学习中的技巧和注意事项
5.1 深度学习中过学习问题的处理
5.2 如何选择损失函数
5.3 如何并行化
5.4 如何解决深度学习中梯度消失问题
5.5 如何选择激励函数
5.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构
第六讲 卷积神经网络
6.1 卷积以及卷积网络的概念
6.2 为什么在使用卷积网络
6.3 卷积网络的结构设计
6.4 卷积网络在围棋中的应用
6.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例
第七讲 循环神经网络
7.1 为什么要使用循环神经网络
7.2 1-of-N编码
7.3 循环神经网络的介绍
7.4 长短期记忆网络
7.5 长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例
第八讲 人工智能未来展望
8.1 监督学习中的新应用
8.2 强制学习中的新应用
8.3 非监督学习中的新应用
8.4 DeepMind介绍
实践篇
第九讲 使用支持向量机进行车牌识别
第十讲 使用深度学习进行手写体识别、人脸识别以及自然语言处理
六、时间、地点
时间： 2018年8月15日-8月17日 地点：北京
七、证书
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“人工智能：理论与实践”结业证书。
八、费用
培训费：6200元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排，费用自理。
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