一．人工智能技術和應用場景的介紹。
a)圖像處理，圖像識別
i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等
ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)
b)語音處理，語音識別
i.科大訊飛語音輸入法的場景
ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景
c)自然語言處理，文本挖掘
i.搜索推薦引擎的應用場景
ii.抖音推薦引擎的應用場景
二．常見人工智能的算法，主流的應用構建方法。
a)神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)元，感知機
b)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
c)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
d)Transformer和Attention機制
e)圖計算神經(jīng)網(wǎng)絡

三．主流機器學習框架介紹
a)谷歌公司開發(fā)的Tensorflow框架
b)臉書公司開發(fā)的Pytorch框架
c)微軟公司開發(fā)的MxNet框架
d)百度公司開發(fā)的paddlepaddle框架

四．針對機器學習場景能夠更好的應用相關工具進行分析與處理
a)圖像識別的應用場景
i.人臉識別，車輛識別
ii.智慧課堂，智慧商店，智慧物流，智慧檢測
iii.手機銀行，支付寶刷臉支付
b)語音識別的應用場景
i.智能音箱，智能客服
ii.語音輸入法，智能翻譯
iii.聲紋識別
c)自然語言處理的應用場景
i.搜索引擎—百度，搜狗，淘寶
ii.推薦引擎—今日頭條， 抖音
iii.機器翻譯—搜狗翻譯筆，谷歌翻譯

第二天上午：
騰訊智能音箱、騰訊智能問答技術案例
內(nèi)容簡介：
知識圖譜（ Knowledge Graph）以結構化的形式描述客觀世界中概念，實體及其關系，便于計算機更好的管理，計算和理解互聯(lián)網(wǎng)海量文本信息。Topbase是由TEG-AI平臺部構建并維護的一個專注于通用領域知識的知識圖譜。其覆蓋51個領域的知識，涉及226種概念類型，共計1億多個實體，三元組數(shù)量達22億多。目前，Topbase主要服務于微信搜一搜，信息流推薦以及智能問答產(chǎn)品。本次分享主要梳理Topbase構建過程中的重要技術經(jīng)驗，介紹如何從0到1構建一個知識圖譜，希望對圖譜建設者們能有一定的借鑒意義。

課程收益：
通過本課程，可以學習到：
1.知識圖譜的基本概念和應用場景
2.知識圖譜系統(tǒng)的整體技術框架
3.知識更新和知識抽取的關鍵技術
4.實體分類和實體對齊的關鍵技術
5.知識關聯(lián)和推理的關鍵技術

課程大綱：
1.什么是知識圖譜（Topbase）
2.知識圖譜構建的整體框架
3.知識圖譜的數(shù)據(jù)更新和抽取
4.實體分類和實體對齊
5.知識圖譜的數(shù)據(jù)關聯(lián)和推理
6.實體流行度計算
7.知識圖譜的存儲和查詢

第二天下午：機器學習閉環(huán)系統(tǒng)設計方法
目 錄
機器學習閉環(huán)系統(tǒng)設計方法 1
第一章. 機器學習和深度學習系統(tǒng)設計方法論 1
第二章. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發(fā)流程 1
第三章. 機器學習的離線訓練 1
第四章. 機器學習的在線預測 2
第五章. 機器學習模型的線上實時反饋機制 2
第六章. 人工智能整體是一個復雜，反饋的系統(tǒng)工程 2

第一章. 機器學習和深度學習系統(tǒng)設計方法論
a)機器學習和深度學習的概念和區(qū)別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統(tǒng)機器學習的系統(tǒng)設計方法
d)人工智能時代深度學習的系統(tǒng)設計方法
第二章. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發(fā)流程
a)洞悉公司業(yè)務業(yè)務邏輯痛點，抽象出計算機解決方法方案
b)數(shù)據(jù)清洗和預處理
c)構建數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)特征工程
d)模型選擇，模型訓練，模型評估，模型測試
e)開線效果評估
f)線上開發(fā)性能測試，運行上線

第三章. 機器學習和深度學習實用環(huán)境搭建方法和實踐
a)以做NLP的文本分類項目為例
b)安裝相應的環(huán)境依賴的python工具包，如sklearn，keras，numpy，pandas等
c)安裝深度學習框架，安裝tensorflow或者pytorch
d)安裝GPU顯卡加速支持的驅(qū)動，如cuda驅(qū)動等
e)從業(yè)務拉取數(shù)據(jù)，構建數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)特征工程
f)選擇合適的算法模型，進行訓練，觀察每一輪訓練的準確率和召回率
g)進行訓練過后的效果評估
第四章. 機器學習的離線訓練
e)模型選擇的標準
f)網(wǎng)格搜索，交叉驗證法，留出法
g)面臨的問題：類目樣本不均衡，樣本數(shù)量不夠，樣本質(zhì)量不佳，如何解決？
i.類目不均衡：Facol Loss
ii.樣本數(shù)量不夠：數(shù)據(jù)增強
iii.樣本質(zhì)量不佳：
h)模型衡量標準：準確率，召回率，F(xiàn)1，AUC和ROC的概念
第五章. 機器學習的在線預測
a)高并發(fā)，低延時
b)灰度測試，A/B Test 分桶對比
c)效果好壞標準：CTR點擊率，平均停留時長，PV/UV變化等
第六章. 機器學習模型的線上實時反饋機制
a)在線實時反饋
b)在線學習微調(diào)機制
第七章. 人工智能整體是一個復雜，反饋的系統(tǒng)工程 

中國科學院計算機博士，騰訊人工智能高級算法研究員

Ø 畢業(yè)于中國科技大學計算機系，獲得博士學位

Ø 曾任百度公司搜索引擎高級工程師，鳳巢廣告競價系統(tǒng)技術負責人

Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高級研究員

Ø 現(xiàn)任騰訊公司人工智能，深度學習，數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)處理高級算法研究員

胡老師曾在多家大型互聯(lián)網(wǎng)公司總部工作，有豐富的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能方面的實踐知識和項目案例。

主導研發(fā)了百度公司新一代鳳巢廣告競價系統(tǒng)，在全國中小企業(yè)廣告主在互聯(lián)網(wǎng)公司投放廣告策略技巧方面有很深造詣

主要負責搜索引擎的研發(fā)，以及信息流廣告產(chǎn)品的展現(xiàn)策略和架構的設計，對全國中小型企業(yè)和公司在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的廣告投放策略和流量管理，都有豐富的經(jīng)驗。

主導研發(fā)了百度公司國際化戰(zhàn)略的日文搜索引擎系統(tǒng)

主導開發(fā)了騰訊公司的騰訊新聞APP客戶端等信息流產(chǎn)品。

胡老師總結了近十年以來在一線互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘以及機器學習等實踐經(jīng)驗，對中國的互聯(lián)網(wǎng)高科技發(fā)展方向深耕多年，對全國中小型企業(yè)轉向互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略方向，以及互聯(lián)網(wǎng)營銷方面，總結出了一套關于民營企業(yè)擁抱與轉型互聯(lián)網(wǎng)+的世界觀和方法論

主講課題：

《生物識別》

《大數(shù)據(jù)技術與應用》

《智能語音技術的深度解析》

《機器學習常見算法以及實踐項目》

《人工智能產(chǎn)品分析和工程架構思考》

《人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設計方法》

《人工智能可用性研究以及業(yè)務場景探索》

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時代已經(jīng)開啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個萬億級數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設計、風控應對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術、APPLEPAY、虹膜技術、二維碼支付技術）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯(lián)技術的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動互聯(lián)網(wǎng)技術2、移動支付技術3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務的顛覆和沖..

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• 數(shù)字化轉型“人工智能關鍵技術與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關鍵技術3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（約1.5小時）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務場景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應用第二類，以軟件為主，銀行核心應用第三類，以硬件為主，非核心應用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應用業(yè)務場景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業(yè)務，刷臉支付，身份證識別，OCR技術 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導航，智能營銷催收機器人 自然語言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術和應用場景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語音處理，語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景c)自然語言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應用場景ii.抖音推薦引擎的應用場景二．常見人工智能的算法，主流的應..

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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