1.實用算法理論
1.1信息檢索（NER 關(guān)系抽取）
1.1.1引言
1.1.2NN/CNN-CRF模型
1.1.3RNN-CRF模型
1.1.4最近的一些工作
1.1.5總結(jié)
1.2文本摘要
1.2.1介紹
1.2.2生成式文本摘要
1.2.3最新前沿動態(tài)
1.2.4評估摘要
1.2.5文本摘要總結(jié)
1.3多類分類與多標(biāo)簽分類
1.3.1多類與多標(biāo)簽分類兩者區(qū)別
1.3.2性能度量方法
1.3.3基于樣例的度量方法
1.3.4基于標(biāo)簽的度量方法
1.3.5深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
1.4OCR
1.4.1OCR簡介
1.4.2OCR的應(yīng)用場景
1.4.3OCR的技術(shù)路線
1.4.4圖像預(yù)處理
1.4.5文字檢測
1.4.6文本識別
1.4.7端到端的OCR

2.實用算法應(yīng)用
2.1智能問答對話的架構(gòu)及各個組件（多輪對話，知識圖譜、業(yè)務(wù)問答、閑聊）
2.2搜索引擎
2.3用戶行為分析（多模態(tài)）
2.4圖表檢索（柱狀圖等）

模塊二：企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺搭建
1. Anaconda 在線平臺搭建
1.1python 環(huán)境安裝
1.2Numpy、Pandas等數(shù)據(jù)操作環(huán)境的安裝
1.3Tensorflow 環(huán)境安裝
1.4Keras 環(huán)境安裝
1.5Sklearn 機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境的安裝
1.6在線并發(fā)環(huán)境編程實踐

模塊三：如何解決小數(shù)據(jù)問題：
2. 數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng) - 用戶
2.1開源的數(shù)據(jù)源介紹（10種）
2.2數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)及實踐（2種）
3. 主動學(xué)習(xí)（active learning） 模型
3.1主動學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)
3.2查詢函數(shù)舉例
3.3主動學(xué)習(xí)編程實踐
4. 遷移學(xué)習(xí)模型
4.1遷移學(xué)習(xí)思路
4.2遷移學(xué)習(xí)編程實踐（vgg16）
5. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類算法）
5.1聚類算法
5.2聚類算法編程實踐
6. 增強(qiáng)學(xué)習(xí)（reinforcement learning）
7. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
7.1數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法介紹（5種）
7.2數(shù)據(jù)增強(qiáng)編程實踐

模塊四：如何進(jìn)行算法優(yōu)化
1. 預(yù)處理與特征工程
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參之路
3. 模型融合
六、課程總結(jié)：
一、重點知識回顧與總結(jié)
二、互動與討論：問與答
就學(xué)員提出的問題進(jìn)行分析、討論、模擬演練和點評。
七、講師介紹： 

博士
北京信息科技大學(xué)副教授
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?br /> IEEE Access等SCI期刊特約審稿人
中博智學(xué)教育公司常年簽約講師。
在AI技術(shù)高速發(fā)展的今天，王老師希望憑借他在深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)和移動通信技術(shù)方面完整的知識體系及融會貫通的能力，加上深厚的數(shù)學(xué)功底，通過技術(shù)培訓(xùn)和咨詢?yōu)樾畔⑼ㄐ拧⒏咝？蒲袌F(tuán)隊、AI從業(yè)者長遠(yuǎn)發(fā)展助一臂之力！在軟件測試流程設(shè)計及優(yōu)化、自動化測試框架的實現(xiàn)、性能優(yōu)化等領(lǐng)域具有多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗，擅長自動化測試解決方案的制定與實施。
【主要工作】
長期從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究生、自動化測試、企業(yè)員工教學(xué)培訓(xùn)與地震人工智能科研工作；多次參與行業(yè)人工智能技術(shù)引用研討及大會發(fā)言；在大唐電信、中國地質(zhì)科學(xué)院等單位長期全職、兼職從事深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的培訓(xùn)及軟件研發(fā)；在高校從事數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)教學(xué)8年。
【主要研究領(lǐng)域】
基于對AI行業(yè)的長期研究，對現(xiàn)在AI技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)、深度學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo)、地震人工智能、自動化測試、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、大數(shù)據(jù)、云計算、TD-LTE都有著深入的理解，并且也一直在一線從事相關(guān)項目的咨詢服務(wù)工作，積累的豐富的實操經(jīng)驗，保證課程的時效性和落地性，課程受到相關(guān)高校以及相關(guān)政府部門的高度好評。
【授課特點】
既有雄厚而扎實的AI理論基礎(chǔ)、精湛而熟練的技術(shù)，又有豐富的理論及實踐教學(xué)經(jīng)驗和技巧，做過項目課題、參加過通信計費(fèi)結(jié)算軟件、建筑軟件、遙感圖像處理軟件、地震預(yù)測預(yù)報等軟件開發(fā)工作。
在長期的教學(xué)與培訓(xùn)實踐中形成了獨(dú)具特色、自成體系的教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)方法，最大特點在于以人文的思想與方法進(jìn)行教學(xué)，生動活潑，富于激情與感染力；教學(xué)針對性強(qiáng)，知識全面、思路清晰、邏輯嚴(yán)密、結(jié)合豐富的案例進(jìn)行教學(xué)，深入淺出、詼諧幽默；通過互動教學(xué)，解決學(xué)員在實際工作中遇到的各種問題，讓學(xué)員在短時間內(nèi)取得較大收獲。教授過得學(xué)院上千人，學(xué)生對教學(xué)效果評估滿意率均達(dá) 90%以上。
【精品課程】
人工
智能 人工智能技術(shù)概述及發(fā)展前景展望：人工智能背景與歷史、深度學(xué)習(xí)、腦認(rèn)知、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢 Python基礎(chǔ)：列表、元組、字符串、字典、條件、循環(huán)控制、函數(shù)、異常處理、文件操作、多線程
大數(shù)據(jù)處理：Numpy、Pandas、Matplotilb、OpenCV、特征抽取、特征轉(zhuǎn)換、歸一化 機(jī)器學(xué)習(xí)：線性回歸、KNN、邏輯回歸、梯度下降算法、牛頓法、決策樹、隨機(jī)森林、GBDT算法、支持向量機(jī)、K-means、樸素貝葉斯算法、隱馬爾可夫模型、最大熵模型
深度學(xué)習(xí)平臺：TensorFlow、PyTorch、Keras
深度學(xué)經(jīng)典模型及應(yīng)用：
CNN、RNN、LSTM、GAN、Seq2Seq

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：Q-Learning、Sarsa、DQN、Policy Gradient、Actor Critic 爬蟲技術(shù)：urllib3、requests、lxml、bs4、Srapy、Selenium、PhantomJS
深度學(xué)習(xí)項目進(jìn)階實踐：人臉識別系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)、情感分析系統(tǒng)、智能對話系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述及演變趨勢 大數(shù)據(jù)時代的業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)
MapReduce技術(shù)架構(gòu) Hadoop 分布式程序開發(fā)
Spark內(nèi)存程序開發(fā) HBase數(shù)據(jù)存儲原理及應(yīng)用
MongoDB數(shù)據(jù)庫開發(fā)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 協(xié)同過濾——基于用戶的顯式推薦算法
協(xié)同過濾——隱式評級及基于物品的過濾 內(nèi)容過濾機(jī)及分類——基于物品屬性的過濾
算法評估及KNN 概率及樸素貝葉斯：貝葉斯定理、非結(jié)構(gòu)化文本分類
聚類：K-MEANS聚類、SSE及散度

【近幾年主持、參與的科研項目】
（1）國家自然科學(xué)基金，模擬地震監(jiān)測波形記錄矢量化關(guān)鍵算法研究與系統(tǒng)開發(fā)（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（國家級，主持）。
（2）大唐電信軟件公司計費(fèi)結(jié)算部工程師，設(shè)計開發(fā)了內(nèi)蒙聯(lián)通計費(fèi)結(jié)算系統(tǒng)，河北鐵通計費(fèi)系統(tǒng)，河南移動計費(fèi)系統(tǒng)。
（3）多次指導(dǎo)學(xué)生參加阿里天池杯大數(shù)據(jù)競賽，2015年度40個國家2100支隊伍參與的“淘寶穿衣搭配算法” 競賽決賽取得排名189名；2016年度40個國家3046支隊伍參與的“機(jī)場客流量的時空分布預(yù)測”競賽決賽中決賽排名115名，優(yōu)異成績；2017年，在全球1143支隊伍參與的“余震捕捉AI大賽”中指導(dǎo)學(xué)生排名45名。
（4）中博教育人工智能研發(fā)部技術(shù)總監(jiān)，人工智能公考軟件技術(shù)負(fù)責(zé)人。
（5）校級人才引進(jìn)支持計劃A類（人工智能方向），主持。
（6）中國地質(zhì)調(diào)查局工作項目子課題，陸域天然氣水合物大數(shù)據(jù)處理與存儲（數(shù)據(jù)挖掘方向）（省部級，排名第2）。
（7）中國地震局教師科研基金，活動斷裂帶重點區(qū)域用地變化檢測技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（省部級，主持）。
（8）中央高校基本科研創(chuàng)新團(tuán)隊項目子課題，基于多源地震遙感數(shù)據(jù)融合的斷層識別技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（9）國家重大科技專項子課題，高分遙感應(yīng)急示范工程先期攻關(guān)項目--多源地震信息融合技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（國家級，排名第2）。
（10）中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)青年教師資助計劃，基于HRTEM和STM圖像的石墨烯晶體結(jié)構(gòu)缺陷識別（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（11）中國地震局教師科研基金，主震地震參數(shù)與后續(xù)最大地震震級之間的統(tǒng)計關(guān)系研究（人工智能方向）（排名第2）。
（12）河北省科學(xué)技術(shù)廳河北省科技計劃項目，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的流體觀測數(shù)據(jù)前兆異常自動識別算法研究（人工智能方向）（排名第3）。
（13）校級教育研究與教學(xué)改革項目， 情景式教學(xué)方法在《UML與設(shè)計模式》教學(xué)中的應(yīng)用（主持）。
【近幾年發(fā)表的論文（第一作者）】
(1)A new program on digitizing analog seismograms, Computers & Geosciences, 2016, 93,70-76.(SCI，IF 2.8)
(2)Recognition of Defect Structure of Graphene by Image Processing Technique, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2014, 11(2), 391-395. (SCI)
(3)Recognition of amount of carbon atoms of graphite STM images, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2011, 8(11), 2204-2208. (SCI)
(4)Recognition of atomically-resolved STM images of graphite, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2010, 7(2), 404-407 (SCI)
(5)Recognition of chiral vector angle of individual single-walledcarbon nanotubes by image processing techniques, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2009, 6 (5), 1008-1012. (SCI)
(6) Land use Change Detecting using Remote Sensing in Xiadian Fault Zone, Journal of Residuals Science & Technology, 2016,12(8), 185-186. (SCI 刊源)
(7)Fault Diagnosis of Sucker-Rod Pumping System Using Support Vector Machine, Communications in Computer and Information Science, 2012, 289,179-189.(EI)
(8)Study of oil-gas yield model of a suck-rod pumping well based on thedata mining of pump dynamometer cards，The 2th International Conference onComputer Science and Service System, 2012.
(9)Recognition of topology feature of Graphene by image processing technique, Advanced Materials Research, 2013, 756-759: 4133-4137. (EI)
(10)Analysis of the Relationship between Main Shock and Aftershocks Based on Association Rules, Advanced Materials Research , 2013, 760 -762: 1174-1177 (EI).
(11)Energy Field Filling of NEIC Broadband Radiated Energy Catalogue Based on Method of Least Squares, Advanced Materials Research (Volumes 760-762), 1339-1342, 2013. (EI)
(12)A New Curve Tracing Algorithm Based on Local Feature in the Vectorization of Paper Seismograms, Sensors & Transducers Journal, 2014 165: 108-111, 2014. (EI)
(13)Spatial characteristics of the major surface rupture in Lushan area to the south of Dujiangyan city by analyzing remote sensing images, 2014 International Conference on Information GIS and Resource Management, 2014.
(14)Researches on key algorithms in analogue seismogram records vectorization，Sensors & Transducers Journal, 2014, 178 (9): 209-213.
(15)A new waveform mosaic algorithm in the vectorization of paper seismograms, Sensors & Transducers Journal,Vol. 2014, 182 (11), 203-206.
(16)Energy field filling of neic broadband radiated energy catalogue based on Support Vector Machine regression model, Applied Mechanics and Materials. 2014, 687-691, 1514-1517. (EI)
(17)Analysis of the relationship between apparent stress and main-after shocks magnitude difference on association rules, energy education science and technology part a. 2015. 33(1): 425-434.
【主要培訓(xùn)經(jīng)歷】
1、擁有5年以上的通信行業(yè)工作經(jīng)驗，先后為全國多家通信公司有過項目開發(fā)合作及授課。曾為北京大唐電信、河北聯(lián)通等多家省市通信公司講授大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、AI研發(fā)技術(shù)系統(tǒng)培訓(xùn)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、Nosql數(shù)據(jù)庫、移動互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)。
2、曾為溫州大學(xué)、石家莊鐵道大學(xué)、中國地質(zhì)科學(xué)院及北京城市學(xué)院等多家院校講授《人工智能算法在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類上的應(yīng)用（CNN及Reinforcement Learning）》、《人工智能技術(shù)概述及典型算法培訓(xùn)》、《人工智能在地學(xué)資料文本數(shù)據(jù)挖掘方向的應(yīng)用》、《計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》、《數(shù)字圖像處理》、《計算機(jī)程序設(shè)計語言》等高級核心課程。 

• 人工智能生物識別綜述：技術(shù)分類及應(yīng)用

   

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  課程背景：2018年國務(wù)院推出《推動企業(yè)上云實施指南》，提出到2020年，云計算要在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理中的應(yīng)用廣泛普及，全國新增上云企業(yè)100萬家。形成典型標(biāo)桿應(yīng)用案例100個以上，形成一批有影響力、帶動力的云平臺和企業(yè)上云體驗中心。未來20年的互聯(lián)網(wǎng)是“物聯(lián)網(wǎng)”時代，互聯(lián)網(wǎng)的下半場是數(shù)字化與智能化。而云計算是這個下半場的終..

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  前言任職資格管理實質(zhì)與員工隊伍職業(yè)化能力評價方法-任職資格的起源NVQ基本概況任職資格與職位管理的關(guān)系一、什么是職位職位分析與角色分析1.職位分析的方法與步驟2.職位職責(zé)的界面分析3.職位職責(zé)的準(zhǔn)確定位4.典型職位分析舉例案例分析：華為公司職位說明書職位族/類1.劃分職位族、類的目的2.運(yùn)用職位..

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