【培訓對象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說：如果我們不想死，就要向最優(yōu)秀的人和組織學習，否則怎么能先進呢？該項目可以零距離接觸，感悟其優(yōu)秀文化，學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

章節(jié)	內(nèi)    容
第一節(jié)	第一節(jié)：機器學習深度學習與TensorFlow
	1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用； 1.2 scikit-learn的介紹和典型使用； 1.3 多元線性回歸；   1.4 Logistics回歸與Softmax回歸； 1.5 決策樹和隨機森林； 1.6 SVM； 1.7 多種聚類的原理和調(diào)參；1.8 TensorFlow典型應用； 1.9 典型圖像處理；        1.10 多項式擬合； 1.11快速傅里葉變換FFT；  1.12 奇異值分解SVD； 1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡；
	第一節(jié)：代碼和案例實踐
	1.1股票交易數(shù)據(jù)的 (指數(shù))移動平均線與預測； 1.2無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統(tǒng)； 1.3環(huán)保檢測數(shù)據(jù)異常檢測和分析； 1.4股票數(shù)據(jù)分析； 1.5社會學人群收入預測； 1.6葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機森林分類； 1.7泰坦尼克乘客存活率估計；
第二節(jié)	第二節(jié)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
	2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，濾波器，卷積； 2.2 池化，激活函數(shù)，反向傳播； 2.3 目標分類與識別、目標檢測與追蹤； 2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet； 2.5 Inception-V3/V4；  2.6 ResNet、DenseNet；
	第二節(jié)：代碼和案例實踐
	2.1 數(shù)字圖片分類； 2.2 卷積核與特征提取； 2.3 以圖搜圖；         2.4 人證合一； 2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)參經(jīng)驗分享；
第三節(jié)	第三節(jié)：圖像視頻的定位與識別
	3.1 視頻關(guān)鍵幀處理；          3.2 物體檢測與定位； 3.3 RCNN，F(xiàn)ast-RCNN，F(xiàn)aster-RCNN，MaskRCNN； 3.4 YOLO；                   3.5 FaceNet；
	第三節(jié)：代碼和案例實踐：
	3.1 遷移學習；               3.2 人臉檢測； 3.3 OCR字體定位和識別；      3.4睿客識云； 3.5 氣象識別；

 

 

章節(jié)	內(nèi)    容
第四節(jié)	第四節(jié)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
	4.1 RNN基本原理；             4.2 LSTM、GRU； 4.3 Attention；                4.4 CNN+LSTM模型； 4.5 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)； 4.6 編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)； 4.7 特征提取：word2vec；      4.8 Seq2seq模型；
	第四節(jié)：代碼和案例實踐：
	4.1 看圖說話；    4.2 視頻理解；     4.3 藏頭詩生成； 4.4 問答對話系統(tǒng)；                   4.5 OCR； 4.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)參經(jīng)驗分享；
第五節(jié)	第五節(jié)：自然語言處理
	5.1 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram； 5.2分詞/詞性標注； 5.3 詞向量；     5.4文本分類；       5.5機器翻譯； 5.6 文本摘要；   5.7閱讀理解；       5.8 情感分析；
	第五節(jié)：代碼和案例實踐：
	5.1 HMM分詞；                   5.2 問答系統(tǒng)； 5.3 文本摘要的生成；        5.4智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型； 5.5 閱讀理解的實現(xiàn)與Attention；
第六節(jié)	第六節(jié)：生成對抗網(wǎng)絡GAN和強化學習RL
	6.1 生成與判別；  6.2生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型； 6.3 GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡；      6.4 DCGAN； 6.5 Conditional GAN；   6.6 InfoGan；  6.7Wasserstein GAN； 6.8 馬爾科夫決策過程；       6.9 貝爾曼方程、最優(yōu)策略； 6.10 策略迭代、值迭代；      6.11 Q Learning； 6.12 SarsaLamda；            6.13 DQN； 6.14 A3C；                   6.15 ELF；
第六節(jié)	第六節(jié)：代碼和案例實踐：
	6.1 圖片生成；        6.2 看圖說話；    6.3 OpenAI； 6.4 飛翔的小鳥游戲；  6.5 基于增強學習的游戲?qū)W習； 6.6 DQN的實現(xiàn)；

【背景介紹】

Ø 復旦大學軟件學院副教授

Ø 對外貿(mào)易大學大學MBA班講師

Ø 江南大學MBA講師

Ø SAP大學聯(lián)盟培訓講師

 

【實戰(zhàn)經(jīng)驗】

在復旦大學軟件學院,主要研究商務智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用。主要負責電子商務、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應用、客戶智能和商務智能的教學，2011年紐約大學Stern商學院訪問學者。商務智能被評為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市級教學成果獎二等獎。目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。獲得上海市2015年上海市科技進步二等獎。

與SAP、IBM等公司有長期廣泛的合作，主持和參與了了江蘇中天集團、上海自貿(mào)區(qū)、上海交巡警總隊等10幾家單位數(shù)據(jù)分析、流程優(yōu)化的合作項目。

 

【出版著作】

《流程管理》

《智能化的流程管理》

教材《電子商務模式（第二版）》、《流程智能》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》和《商務智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角》等多部。

 

【合作項目及培訓經(jīng)驗】§

面向角色的MAS工作流模型理論及其應用研究 2002.3—2003.5 中國博士后科研基金 負責人

多角色協(xié)調(diào)過程模型及其變化管理（70301004） 2004.1—2006.12國家自然科學基金 負責人

移動環(huán)境下的企業(yè)集成新技術(shù)（2008AA04Z127） 2009.10-2010.9 863資助主要參與人

基于組織視圖的簡約業(yè)務流程挖掘及其應用研究(71071038) 2011.1—2013.12國家自然科學基金 負責人 結(jié)題評估優(yōu)秀

非常規(guī)突發(fā)事件中信息分類、信息傳播與認知模型研究（91324010） 國家自然科學基金重大研究計劃培育課題 2014.1—2014.12 主要參與人

業(yè)務流與知識流的集成模型和優(yōu)化研究（14PJC017） 2014年上海市浦江人才計劃項目 2014.9—2016.9 負責人

Research on Real-time HA enablement and workload assignment optimization based on Spark in MFT, IBM SUR, IBM Shared University Research（IBM大學合作部共享大學研究）,2015負責人

上海自貿(mào)區(qū)大數(shù)據(jù)應用研究 2015.10-2015.12 上海自貿(mào)區(qū)管委會合作項目 負責人

耐熱導線工廠質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分析 2015.10-2016.8 江蘇中天軟件科技有限公司 負責人

亞太運營商出口退稅服務平臺設計 2016.3-2016.7 上海自貿(mào)區(qū)管委會合作項目，負責人

面向情景感知的智能物體語義建模與自適應控制研究（61671157），國家自然科學基金面上項目，2017-2020，主要參與人（排名第二）

天呈醫(yī)流商城服務機器人設計 2016.11—2017.8 天呈醫(yī)流有限公司，負責人

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中天能耗和設備監(jiān)測云平臺設計 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司，負責人。

【主講課程】

《區(qū)塊鏈》

《深度學習》

《智慧營銷》

《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》

《人工智能發(fā)展趨勢》

《人工智能—智能機器人》

應用課題：

《保險精準營銷》

《移動運營商精準營銷》

《數(shù)據(jù)運營（旅游互聯(lián)網(wǎng)公司）》

《金融大數(shù)據(jù)應用實踐》

《大數(shù)據(jù)在人力資源的應用》

《智能時代 運營商大數(shù)據(jù)之路》

《產(chǎn)品經(jīng)理如何看待數(shù)據(jù)分析與人工智能》

• 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(shù)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(shù)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(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)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(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯(lián)技術(shù)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(shù)2、移動支付技術(shù)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(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)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(guān)鍵技術(shù)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(jié)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(shù) 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(shù)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(chǔ)――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領(lǐng)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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