時(shí)間安排 課程內(nèi)容
第
一
天 上午
第一章：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1.1、線性代數(shù)
1）矩陣運(yùn)算 2）向量運(yùn)算 3）SVD 4）PCA）
1.2、概率信息論
1）概論分布 2）期望、方差、協(xié)方差
3）貝葉斯 4）結(jié)構(gòu)概論模型）
1.3、數(shù)值優(yōu)化
第二章：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2.1、深度學(xué)習(xí)介紹
1）發(fā)展歷史 2）主要應(yīng)用
2.2、感知器 2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5、BP算法 2.6、Hessian矩陣
下午 第三章：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1）卷積層（一維卷積、二維卷積）
2）池化層（均值池化、最大池化）
3）全連接層 4）激活函數(shù)層 5）Softmax層
3.2、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
1）R-CNN 2）Fast-R-CNN 3）Faster-R-CNN與圖像分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)
3.3、深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧
3.4、梯度下降的優(yōu)化方法詳解
第
二
天 上午 第四章：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.1、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1）梯度計(jì)算 2）BPTT
4.2、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
1）LSTM 2）GRU 3）Bi-RNN 4）Attention based RNN
第五章：深度學(xué)習(xí)軟件 5.1、各個(gè)深度學(xué)習(xí)相關(guān)軟件的對(duì)比與使用介紹
5.2、Tensorflow重點(diǎn)知識(shí)提要
5.3、Tensorflow實(shí)現(xiàn)一個(gè)MNIST手寫(xiě)數(shù)據(jù)集
下午 第六章：應(yīng)用案例（一） 6.1、CNN應(yīng)用案例
1）CNN實(shí)例應(yīng)用1：實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與人臉特征點(diǎn)定位
2）CNN實(shí)例應(yīng)用2：SSD/YOLO實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)
3）CNN實(shí)例應(yīng)用3：Tensorflow實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)與分割
4）CNN實(shí)例應(yīng)用4：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合
6.2、RNN實(shí)際應(yīng)用
1）RNN實(shí)例應(yīng)用1：Seq2Seq的原理與實(shí)現(xiàn)
2）RNN實(shí)例應(yīng)用2：Tensorflow實(shí)現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列預(yù)測(cè) 
第
三
天 上午 第七章：強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7.1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí)
7.2、經(jīng)典模型DQN講解
7.3、AlphaGo原理講解
第八章：對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò) 8.1、GAN的理論知識(shí)
8.2、GAN經(jīng)典模型1：GAN，CGAN，LAPGAN，DCGAN，
8.3、GAN經(jīng)典模型2：INFOGAN，WGAN，S2-GAN
下午 第九章：應(yīng)用案例(二) 9.1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
1）RL實(shí)際應(yīng)用1：實(shí)現(xiàn)一個(gè)AlphaGo
9.2、GAN應(yīng)用案例
1）GAN實(shí)際應(yīng)用1：DCGAN提高模糊圖片分辨率
2）GAN實(shí)際應(yīng)用2：InfoGAN做特定的樣本生成 

【背景介紹】

Ø 復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授

Ø 對(duì)外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師

Ø 江南大學(xué)MBA講師

Ø SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓(xùn)講師

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

在復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。主要負(fù)責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用、客戶(hù)智能和商務(wù)智能的教學(xué)，2011年紐約大學(xué)Stern商學(xué)院訪問(wèn)學(xué)者。商務(wù)智能被評(píng)為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。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(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、中國(guó)博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項(xiàng)企業(yè)合作課題等項(xiàng)目。獲得上海市2015年上海市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

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

【出版著作】

《流程管理》

《智能化的流程管理》

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

【合作項(xiàng)目及培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)】§

面向角色的MAS工作流模型理論及其應(yīng)用研究 2002.3—2003.5 中國(guó)博士后科研基金 負(fù)責(zé)人

多角色協(xié)調(diào)過(guò)程模型及其變化管理（70301004） 2004.1—2006.12國(guó)家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人

移動(dòng)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(jiǎn)約業(yè)務(wù)流程挖掘及其應(yīng)用研究(71071038) 2011.1—2013.12國(guó)家自然科學(xué)基金 負(fù)責(zé)人 結(jié)題評(píng)估優(yōu)秀

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

業(yè)務(wù)流與知識(shí)流的集成模型和優(yōu)化研究（14PJC017） 2014年上海市浦江人才計(jì)劃項(xiàng)目 2014.9—2016.9 負(fù)責(zé)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(xué)合作部共享大學(xué)研究）,2015負(fù)責(zé)人

上海自貿(mào)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究 2015.10-2015.12 上海自貿(mào)區(qū)管委會(huì)合作項(xiàng)目 負(fù)責(zé)人

耐熱導(dǎo)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(fù)責(zé)人

亞太運(yùn)營(yíng)商出口退稅服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì) 2016.3-2016.7 上海自貿(mào)區(qū)管委會(huì)合作項(xiàng)目，負(fù)責(zé)人

面向情景感知的智能物體語(yǔ)義建模與自適應(yīng)控制研究（61671157），國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，2017-2020，主要參與人（排名第二）

天呈醫(yī)流商城服務(wù)機(jī)器人設(shè)計(jì) 2016.11—2017.8 天呈醫(yī)流有限公司，負(fù)責(zé)人

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中天能耗和設(shè)備監(jiān)測(cè)云平臺(tái)設(shè)計(jì) 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司，負(fù)責(zé)人。

【主講課程】

《區(qū)塊鏈》

《深度學(xué)習(xí)》

《智慧營(yíng)銷(xiāo)》

《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》

《人工智能發(fā)展趨勢(shì)》

《人工智能—智能機(jī)器人》

應(yīng)用課題：

《保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)》

《移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)》

《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)（旅游互聯(lián)網(wǎng)公司）》

《金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐》

《大數(shù)據(jù)在人力資源的應(yīng)用》

《智能時(shí)代 運(yùn)營(yíng)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》

• 家庭裝維技能及故障處理培訓(xùn)大綱

   

  第一部分：裝維服務(wù)流程業(yè)務(wù)開(kāi)通流程投訴處理流程第二部分：裝維服務(wù)規(guī)范裝維人員基礎(chǔ)素養(yǎng) 裝維人員心態(tài)修煉 裝維人員基本素質(zhì) 裝維人員的溝通技巧 裝維人員入戶(hù)服務(wù)規(guī)范裝維人員入戶(hù)服務(wù)禮儀&..

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• 家庭裝維技能及故障處理培訓(xùn)大綱

   

  第一部分：裝維服務(wù)流程業(yè)務(wù)開(kāi)通流程投訴處理流程第二部分：裝維服務(wù)規(guī)范裝維人員基礎(chǔ)素養(yǎng) 裝維人員心態(tài)修煉 裝維人員基本素質(zhì) 裝維人員的溝通技巧 裝維人員入戶(hù)服務(wù)規(guī)范裝維人員入戶(hù)服務(wù)禮儀&..

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  人氣：1017  

  

• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“5G技術(shù)前沿與產(chǎn)業(yè)投資機(jī)遇”培訓(xùn)大綱

   

  時(shí)間 課程模塊 課程內(nèi)容 ..

  ￥   元/ 天

  人氣：1534  

  

• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“5G關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：5G技術(shù)前沿及全球產(chǎn)業(yè)布局（約1小時(shí)）第1節(jié)、 5G 概述1、 移動(dòng)通信發(fā)展史（1G-5G）2、 5G關(guān)鍵性能指標(biāo)3、 5G 總體愿景4、 5G 三大應(yīng)用場(chǎng)景5、 5G技術(shù)路線、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及推進(jìn)時(shí)間表6、 5G對(duì)個(gè)人、企業(yè)及社會(huì)的影響第2節(jié)、 5G大國(guó)博弈1、 中歐美日韓5G推進(jìn)組織2、 中歐美日韓5G推動(dòng)時(shí)..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“5G終端模組與芯片”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：5G終端關(guān)鍵技術(shù)（1小時(shí)）1、 5G終端總體策略2、 5G終端組網(wǎng)需求3、 5G終端業(yè)務(wù)需求4、 5G終端性能需求5、 5G終端關(guān)鍵技術(shù)6、 4G終端與5G終端對(duì)比7、 5G終端產(chǎn)業(yè)發(fā)展第二章：5G終端產(chǎn)業(yè)機(jī)遇（1小時(shí)）1、 5G手機(jī)市場(chǎng)概況2、 三大運(yùn)營(yíng)商5G手機(jī)終端采購(gòu)3、 高通5G手機(jī)專(zhuān)利費(fèi) ..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“5G+超高清視頻產(chǎn)業(yè)機(jī)遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：超高清視頻標(biāo)準(zhǔn)（約1小時(shí)）1、超高清視頻概述2、超高清視頻標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀及標(biāo)準(zhǔn)體系3、 超高清視頻技術(shù)及編碼標(biāo)準(zhǔn)4、 聲音技術(shù)及三維聲標(biāo)準(zhǔn)5、 HDR技術(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)6、小結(jié)第二章：中國(guó)超高清視頻產(chǎn)業(yè)（約1小時(shí)）1、 超高清視頻產(chǎn)業(yè)概況2、 超高清視頻市場(chǎng)3、 超高清視頻產(chǎn)業(yè)布局4、 超高清視頻發(fā)展前景..

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