第1个主题: 人工智能概述(介绍人工智能(AI)的基础知识、概念、发展历史以及将来趋势)(60分钟)
1、 案例研讨:AlphaGo的基本原理,李世石与AlphaGo的对局分析
2、 什么是人工智能
3、 人工智能概述
4、 人工智能的历史
5、 人工智能的概念
6、 人工智能当前发展水平
7、 人工智能未来趋势预测
8、 人工智能的应用领域
9、 人工智能的国际主要流派和发展路线
10、 人工智能的国内研究情况
11、 弱人工智能
12、 强人工智能
13、 机器学习介绍
14、 深度学习介绍
15、 神经网络介绍
第2个主题: 人工智能应用领域(介绍人工智能应用领域)(30分钟)
1、 人工智能在制造企业的应用
2、 计算机视觉(Computer Vision)
3、 自动驾驶(Autonomous Vehicle)
4、 推荐系统(Recommendation System)
5、 自然语言处理(Natural Language Processing)
6、 个性化医疗(Personalized Medicine)
7、 乳腺癌细胞有丝分裂侦测-IDSIA
8、 预测新药物的毒性-Johannes Kepler University
9、 理解基因突变预防疾病-University of Toronto
10、 Credit: Carnegie Melon University
11、 语音冠心病诊断-Beyond Verbal
12、 机器人(Robot)
13、 无人直升机
14、 助理或杀手?(Assistant or Killer?)
15、 金融(Finance)智慧金融
16、 刷脸支付
17、 个性化保险政策
18、 信用卡反欺诈
20、 Google股价预测
21、 When Program becomes Programmer
第3个主题: 强人工智能核心技术(介绍强人工智能(AI)的核心技术)(30分钟)
1、 知识
2、 思维
3、 情感
4、 主动
5、 学习
第4个主题: 机器学习(介绍机器学习概念为深度学习奠定基础)(60分钟)
1、 机器学习能学习什么?
2、 机器学习是如何学习的?
3、 从哪里学习?
4、 学习的目的是什么?
5、 学习的方法是什么?
6、 监督式学习
7、 非监督式学习
8、 半监督式学习
9、 强化学习
10、 训练集、测试集与验证集
11、 模型评分
12、 损失函数
a) 最小二乘法
b) 梯度下降
c) 极大似然
13、 激活函数
a) S型曲线
b) 反正切
c) relu
d) 阶跃
14、 二元分类器
15、 多元分类器
a) Softmax
16、 求导
17、 求偏导
18、 链式求导
19、 机器学习的过程
a) 收集数据
b) 预处理数据
c) 探知数据
d) 分析数据
e) 选择模型
f) 训练模型
g) 评估模型
h) 发布模型
第5个主题: 深度学习(介绍深度学习的基础知识、特征)(30分钟)
1、 深度学习介绍
2、 深度学习概念
3、 深度学习特征
4、 深度学习基本思想
5、 浅层学习与深度学习
6、 深度学习与神经网络
7、 深度学习的训练过程
8、 深度学习的常用模型
9、 深度学习的应用
10、 深度学习算法模型应用领域
11、 深度学习算法模型优劣势剖析
第6个主题: 人工智能在制造企业应用案例(介绍人工智能在制造企业的融合与应用)(60分钟)
第7个主题: 人工智能在装备制造领域案例剖析(分享人工智能在装备制造领域案例)(60分钟)
1、 融合AI深度学习技术
5、 智能装配机器人
7、 传感器嵌入式芯片
8、 射频技术
10、 智能芯片