【培訓(xùn)對象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓(xùn)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(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

第一章. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計方法論

a) 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計方法

d) 人工智能時代深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計方法

第二章. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程

a) 洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)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(yù)處理

c) 構(gòu)建數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)特征工程

d) 模型選擇，模型訓(xùn)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(xué)習(xí)的離線訓(xùn)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，F1，AUC和ROC的概念

第四章. 機器學(xué)習(xí)的在線預(yù)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

第五章. 機器學(xué)習(xí)模型的線上實時反饋機制

a) 在線實時反饋

b) 在線學(xué)習(xí)微調(diào)機制

第六章. 人工智能整體是一個復(fù)雜，反饋的系統(tǒng)工程

中國科學(xué)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(xué)計算機系，獲得博士學(xué)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(shù)負責(zé)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(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)，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(dǎo)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(zé)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(gòu)的設(shè)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(dǎo)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(dǎo)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(jié)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(xué)習(xí)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(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略方向，以及互聯(lián)網(wǎng)營銷方面，總結(jié)出了一套關(guān)于民營企業(yè)擁抱與轉(zhuǎn)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(shù)與應(yīng)用》

《智能語音技術(shù)的深度解析》

《機器學(xué)習(xí)常見算法以及實踐項目》

《人工智能產(chǎn)品分析和工程架構(gòu)思考》

《人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計方法》

《人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場景探索》

• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)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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• 人工智能機器學(xué)習(xí)算法在項目中的實戰(zhàn)

   

  一．介紹機器學(xué)習(xí)，什么是機器學(xué)習(xí)a) 簡單介紹機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘b) 機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理c) 機器學(xué)習(xí)用來解決什么問題機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景1) 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之一------分類以及分類的應(yīng)用場景a) 分類概念b) 分類的應(yīng)用c) 分類和聚類、推薦的區(qū)別d) 分類工作原理e) 分類中概念術(shù)語..

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• 人工智能機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例及應(yīng)用

   

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