课程

• 实战机器学习与深度学习

  课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。共4天8节，每节各3~3.5小时，讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

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• 机器学习与深度学习算法及应用实战

  课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

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• 图像识别与深度学习

  图像识别与深度学习

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• 推荐系统项目实战培训

  1. 使用“用户-电影”数据集、Large Movie Review Dataset、MovieLens Dataset、Netflix、TMDB、真实的用户离网流失分析数据集、真实用户的换机数据模型进行项目制内容讲解，阐述从经典协同过滤、略复杂的隐特征推荐算法、深度学习方案的推荐算法、大厂使用的“非经典”推荐算法（如word2vec模型在数据中的使用等）。
  2.实践和理论相结合。学习期间将按照真实的“项目开发”模式进行。

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• 大模型详解和实战

  课程讲授人是从事深度学习项目管理的人员，带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。

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• 人工智能训练师算法开发实战技能

  课程讲授人是从事深度学习项目管理的人员，带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。

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• 深度强化学习：原理、算法以及应用

  课程强调从零开始，动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。讲解强化学习的模型理论和代码实践，梳理强化学习的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实和模拟数据，进行数据挖掘、机器学习、深度学习、强化学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

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• 多模态、ChatGPT与扩散模型实战

  课程讲授人是从事深度学习项目管理的人员，带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。
  邹伟，长春工业大学人工智能研究院院长，工程学术带头人、华东建筑设计研究总院研究员、山东交通学院客座教授、南昌航空大学硕士生导师、中国软件行业协会专家委员、上海市计划生育科学研究所特聘专家、天津大学创业导师、中华中医药学会会员、中国医药教育协会老年运动与健康分会学术委员；领导睿客邦与全国二十多所高校、国企建立了AI联合实验室，完成50多个深度学习实践项目，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。

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• chatGPT对数字化转型和AI应用模式的改变

  大模型对于行业影响的探讨，及案例分析

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大会议题