知識(shí)圖譜的Python實(shí)現(xiàn)   03.03

知識(shí)圖譜的Python實(shí)現(xiàn)【課程簡(jiǎn)介】本課程包含知識(shí)圖譜的基本概念及常用算法，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于知識(shí)圖譜的對(duì)話機(jī)器人。通過(guò)1天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和動(dòng)手實(shí)踐，讓學(xué)員能初步了解知識(shí)圖譜的的相關(guān)知識(shí)與技術(shù)?！菊n程對(duì)象】理工科本科以上，或至少了解一種編程語(yǔ)言。知識(shí)圖譜基礎(chǔ)知識(shí)圖譜存儲(chǔ)知識(shí)圖譜基礎(chǔ)概念知識(shí)推理本體推理方法本體推理工具語(yǔ)義搜索RDF與RDFSOWL與OW

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智能醫(yī)療技術(shù)與ChatGPT臨床應(yīng)用三日深度培訓(xùn)   03.03

智能醫(yī)療技術(shù)與ChatGPT臨床應(yīng)用三日深度培訓(xùn)第一天：人工智能基礎(chǔ)與Python編程入門上午：人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用概述Python編程基礎(chǔ)環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)類型、流程控制Python環(huán)境搭建Python數(shù)據(jù)類型與流程控制Python函數(shù)的應(yīng)用Python面向?qū)ο缶幊?文件讀寫和目錄操作異常處理機(jī)器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)探索性分析：智能化數(shù)據(jù)分析特征工程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)

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人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解-2天   03.03

人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解【課程簡(jiǎn)介】Transformer是迄今為止人工智能領(lǐng)域的最新和最強(qiáng)大的模型類別之一。它幾乎正在憑借一己之力來(lái)推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的又一波重大進(jìn)步。Transformer模型充分運(yùn)用了稱為注意力和自注意力機(jī)制，以檢測(cè)系列（或圖像）中元素相互影響和相互依賴的微妙關(guān)系。本課程通過(guò)2天時(shí)間的詳細(xì)介紹，可使學(xué)習(xí)者初步了解Tran

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人工智能+自然語(yǔ)言處理3天   03.03

||1.人工智能概述||第一節(jié)：人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)|2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述|||3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析|||1.一元線性回歸|||2.代價(jià)函數(shù)|||3.梯度下降法||第二節(jié)：回歸算法|4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用|||5.多元線性回歸|||6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用|||案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系|||1.KNN分類算法介紹|||2.KNN分

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人工智能算法詳解   03.03

人工智能技術(shù)詳解【課程內(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)?！菊n程時(shí)長(zhǎng)】7天（7小時(shí)/天）【課程對(duì)象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語(yǔ)言?！菊n程大綱】（培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時(shí)間內(nèi)容案例實(shí)踐與練習(xí)Day1上午準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備工作1.概念與術(shù)語(yǔ)2.Python（Anaconda）的安裝3.Pycharm

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人工智能與深度學(xué)習(xí)_3天   03.03

人工智能與深度學(xué)習(xí)第一天：人工智能概念與經(jīng)典算法人工智能概念綜述（第一天——1）從一些術(shù)語(yǔ)辨析人工智能人工智能之連接主義的興衰史這次AI的熱潮是怎么來(lái)的？圖像處理領(lǐng)域的最新熱點(diǎn)（第一天——2）分類、目標(biāo)檢測(cè)與實(shí)例分割風(fēng)格遷移自動(dòng)駕駛?cè)梭w姿態(tài)識(shí)別超分辨率圖像生成語(yǔ)言處理領(lǐng)域的最新熱點(diǎn)（第一天——3）Attention機(jī)制自動(dòng)構(gòu)建知識(shí)圖譜看圖說(shuō)話預(yù)訓(xùn)練機(jī)制三大經(jīng)

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人工智能之自然語(yǔ)言處理技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)(4天)   03.03

人工智能之最新自然語(yǔ)言處理技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)課程介紹：自然語(yǔ)言處理(簡(jiǎn)稱NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能研究的一個(gè)重要方向，研究計(jì)算機(jī)和理解和運(yùn)用人類語(yǔ)言進(jìn)行交互的問(wèn)題，它是集語(yǔ)言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)于一體的綜合學(xué)科。本課程主要介紹了NLP中的常用知識(shí)點(diǎn)：分詞、詞法分析、句法分析、向量化方法、經(jīng)典的NLP機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還重點(diǎn)介紹了NLP中最近兩年來(lái)基于大規(guī)模語(yǔ)

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數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揰兩天   03.03

第一天上午：統(tǒng)計(jì)分析原理從最簡(jiǎn)單的案例開(kāi)始統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)描述性統(tǒng)計(jì)用SPSS實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)的案例回歸分析：線性回歸回歸分析：logistics回歸用SPSS實(shí)現(xiàn)回歸分析的案例可視化工具第一天下午：數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)介紹數(shù)據(jù)庫(kù)概述SQL（基本的增、刪、改、查）SQL（稍復(fù)雜的子句或嵌套）基于MySQL的上機(jī)操作SQL語(yǔ)言數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：度量與維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：星型模型、雪花模型

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)(含姿態(tài)識(shí)別)-3天   03.03

計(jì)算機(jī)視覺(jué)【課程時(shí)長(zhǎng)】3天（7小時(shí)/天）【課程對(duì)象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語(yǔ)言?！菊n程大綱】（培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時(shí)間內(nèi)容案例實(shí)踐與練習(xí)Day1上午準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備工作決策樹(shù)準(zhǔn)備工作（1）概念與術(shù)語(yǔ)Python（Anaconda）的安裝Pycharm的安裝與使用JupyterNotebook的安裝與使用Tensorflow與pytorch的

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)(含姿態(tài)識(shí)別疫情防控案例)-2天   03.03

計(jì)算機(jī)視覺(jué)【課程簡(jiǎn)介】本課程包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的的重要概念及常用算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、CNN、GAN等），以及人工智能領(lǐng)域熱點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景：目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成等。通過(guò)2天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和動(dòng)手實(shí)踐，讓學(xué)員能初步邁入深度學(xué)習(xí)和計(jì)算視覺(jué)的知識(shí)殿堂?！菊n程收益】掌握基于python的視覺(jué)分析知識(shí)；掌握深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、pytorc

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