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    人工智能應用及項目案例分析

    課程編號:22067

    課程價(jià)格:¥21200/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:1351

    行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:人工智能 

    授課講師:胡忠

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】


    【培訓收益】
    1.知識圖譜的基本概念和應用場(chǎng)景 2.知識圖譜系統的整體技術(shù)框架 3.知識更新和知識抽取的關(guān)鍵技術(shù) 4.實(shí)體分類(lèi)和實(shí)體對齊的關(guān)鍵技術(shù) 5.知識關(guān)聯(lián)和推理的關(guān)鍵技術(shù)

    第一章. 機器學(xué)習和深度學(xué)習系統設計方法論

    a) 機器學(xué)習和深度學(xué)習的概念和區別

    b) 人工智能算法工程師的日常工作流程

    c) 傳統機器學(xué)習的系統設計方法

    d) 人工智能時(shí)代深度學(xué)習的系統設計方法

    . 機器學(xué)習和深度學(xué)習人工智能的常見(jiàn)開(kāi)發(fā)流程

    a) 洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點(diǎn),抽象出計算機解決方法方案

    b) 數據清洗和預處理

    c) 構建數據集,數據特征工程

    d) 模型選擇,模型訓練,模型評估,模型測試

    e) 開(kāi)線(xiàn)效果評估

    f) 線(xiàn)上開(kāi)發(fā)性能測試,運行上線(xiàn)

     

    . 機器學(xué)習和深度學(xué)習實(shí)用環(huán)境搭建方法和實(shí)踐

    a) 以做NLP的文本分類(lèi)項目為例

    b) 安裝相應的環(huán)境依賴(lài)的python工具包,sklearn,keras,numpy,pandas

    c) 安裝深度學(xué)習框架,安裝tensorflow或者pytorch

    d) 安裝GPU顯卡加速支持的驅動(dòng),如cuda驅動(dòng)等

    e) 從業(yè)務(wù)拉取數據,構建數據集,數據特征工程

    f) 選擇合適的算法模型,進(jìn)行訓練,觀(guān)察每一輪訓練的準確率和召回率

    g) 進(jìn)行訓練過(guò)后的效果評估

    . 機器學(xué)習的離線(xiàn)訓練

    e) 模型選擇的標準

    f) 網(wǎng)格搜索,交叉驗證法,留出法

    g) 面臨的問(wèn)題:類(lèi)目樣本不均衡,樣本數量不夠,樣本質(zhì)量不佳,如何解決?

    i. 類(lèi)目不均衡Facol Loss

    ii. 樣本數量不夠數據增強

    iii. 樣本質(zhì)量不佳

    h) 模型衡量標準準確率,召回率,F1,AUCROC的概念

    . 機器學(xué)習的在線(xiàn)預測

    a) 高并發(fā),低延時(shí)

    b) 灰度測試,A/B Test 分桶對比

    c) 效果好壞標準:CTR點(diǎn)擊率,平均停留時(shí)長(cháng),PV/UV變化

    . 機器學(xué)習模型的線(xiàn)上實(shí)時(shí)反饋機制

    a) 在線(xiàn)實(shí)時(shí)反饋

    b) 在線(xiàn)學(xué)習微調機制

    . 人工智能整體是一個(gè)復雜,反饋的系統工程

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