中国管理科学研究院职业教育研究所
关于举办“人工智能与知识图谱技术及应用实战”专项培训· 2021
各企事业单位、高等院校及科研院所：
为进一步推动大数据、人工智能技术的发展与进步，帮助更多企事业单位、高校培养大数据与人工智能专业人才，为此北京盛世元鸿职业技能教培中心（www.shengshiyuanhong.com.cn）特邀人工智能学术与知识图谱和深度学习研发领域一线专家共同举办此次“人工智能与知识图谱培训”将于2021年5月02日-5月04日。在线上与各界人士进行现场教学！协同中国管理科学研究院职业教育研究所联合主办（http://www.camec.org.cn/Show.aspx?n=268）
欢迎人工智能、机器学习、自动推理、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、政府、企业、学校IT相关技术人员，编程人员、工程师及有志于对人工智能技术感兴趣的其他人员参加。具体事宜如下：
一、时间：2021年5月02日—2021年5月04日 ； 线上直播（腾讯会议），可观看回放
二、课程优势：
①报名一次后期可免费参加相同内容课程，直到学会为止 ②建立微群，可随时咨询培训老师问题
③免费提供后期技术指导工作 ④组团报名可享有优惠
⑤可根据学员想学习的内容讲解 ⑥早鸟报名可享有优惠
⑦可录制视频发送学员观看
三、培训目标
1、通过本培训班，学员可以掌握人工智能系统的基本原理与人工智能的核心技术，包括知识表示、自动推理、机器学习、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算；
2、了解深度学习、强化学习等人工智能技术的最新发展；
3、学会基于专家系统、神经网络、进化计算，以及基于深度学习的人工智能应用系统设计与实现方法，为进行实用人工智能应用系统的研究开发奠定基础。
四、主讲专家
张教授，博士生导师，博士毕业于西安交通大学，现为某大学计算机学院2级教授。曾任计算机学院副院长、计算机科学与技术学科带头人。主持完成科研项目30项（其中国家863课题6项）；参编出版教材5部。作为第二作者参编了国家95规划教材《人工智能基础》(电子工业出版社，2000年) 。曾获省部级科技进步奖8项，其中“神经网络专家系统及其应用”获机械工业部科技进步三等奖（1996）。累计培养已毕业博士研究生24人，硕士研究生132人。1985年以来，主要从事人工智能、因特信息网方面的教学与研究，进行过多个实用人工智能系统、网络与信息系统的规划、设计与开发。2010年以来，主要从事人工智能、云计算、大数据与深度学习方面的研究与教学。
五、授课方式：
本课程重视技术基础，强调实际应用，采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识，获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。提供实际的应用案例供学员动手实验练。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。
人工智能与知识图谱——课程大纲
第一部分： 人工智能基础 | 1.1 人工智能（AI）概述 1.2 AI研究的主要技术问题 1.3 AI的主要学派 1.4 AI十大应用案例 （1）城市公共资源辅助优化配置 （2）临床医疗影像辅助诊断 （3）英语听说考试语音评测 （4）智能供应链设计系统 （5）机器翻译 （6）智能客服机器人 （7）重点人群身份识别 （8）智能网络视频云服务 （9）人证比对实名认证 （10）工业互联网平台 1.4 人工智能技术基础 1.4.1 搜索与推理技术 1.4.2 知识表示 |
第二部分： 基于知识的人工智能系统及应用 | 2.1 专家系统概念 2.2 专家系统结构 2.3 专家系统开发工具 2.4 专家系统设计与实际应用 2.4.1 计算机故障诊专家系统 2.4.2 基于Web与云计算平台的盾构机故障诊断专家系统 2.5 规则引擎与JSR94规范 2.5.1 规则引擎产生背景 2.5.2 规则引擎概念 2.5.3 规则引擎架构 2.5.4 JSR94 规范 --Java规则引擎API 2.5.5 典型规则引擎 2.5.6 规则引擎应用案例（信用卡申请） |
第三部分：知识图谱 | 3.1 知识图谱概念 3.2 知识图谱与专家系统 3.3 开放知识图谱 3.4 知识的提取、表示、存储与检索 3.5 知识图谱在互联网金融行业的应用 3.6 实验： 基于NEO4j的知识图谱应用系统 |
第四部分：基于联结的人工智能系统及应用 | 4.1 神经网络概念 4.2 前馈神经网络算法 4.3 前馈神经网络设计方法 4.4 前馈神经网络实际应用 4.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统 4.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统 |
第五部分：基于深度学习的人工智能系统及应用 | 5.1 机器学习概念 5.2 深度学习概念 5.3 巻积神经网络 5.4 增强学习 5.5 迁移学习 5.6 生成对抗网络 5.7 主流深度学习框架 5.4.1 TesorFlow 2.4（安装与实例运行） 5.4.2 Keras2.4 （安装与实例运行） 5.4.3 pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验举例 （1）手写体数字识别 （2）时装识别 （3）情感识别 |
第六部分：基于深度学习的目标检测与人脸识别 | 6.1 目标检测（object detection）概念 6.2 传统的目标检测方法 6.3 基于区域建议(候选框)的目标识别算法 6.3.1 R-CNN 6.3.2 Fast R-CNN 6.3.3 Faster R-CNN 6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络 6.4 YOLO——One-Stage目标检测算法 6.5 SSD与 Retina-Net 6.6 基于ImageAI 的计算机视觉编程库 6.9人脸识别关键技术概述 6.10人脸检测算法 6.10.1 人脸检测算法 MTCNN 6.11 人脸识别算法 - Google FaceNet（2015） 6.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验 |
六、参会费用：
统一收费：4500元/人（含培训费、资料费、指导费、证书认证及发票费）
A 颁发：北京盛世元鸿职业技能教培中心“AI高级算法工程师”职业技能证书
B 颁发：中国管理科学研究院“人工智能技术应用工程师”证书
注：该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。申报资料：请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明（学生证、毕业证、学位证都可）电子版即可。费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的学员请联系会务老师要会议通知；
七、专项优惠政策
①: 4月25日之前报名可享有优惠100/人
②: 同三人及以上可优惠300/人
③: 参加线上课程，后期本人可免费参加相同内容课程。
八、报名方式
联 系：刘老师 手 机：18311050656（同微信）
座 机：010-53350015 邮 箱：1549935216@qq.com
中国管理科学研究院职业教育研究所
关于举办“人工智能与知识图谱技术及应用实战”专项培训· 2021
各企事业单位、高等院校及科研院所：
为进一步推动大数据、人工智能技术的发展与进步，帮助更多企事业单位、高校培养大数据与人工智能专业人才，为此北京盛世元鸿职业技能教培中心（www.shengshiyuanhong.com.cn）特邀人工智能学术与知识图谱和深度学习研发领域一线专家共同举办此次“人工智能与知识图谱培训”将于2021年5月02日-5月04日。在线上与各界人士进行现场教学！协同中国管理科学研究院职业教育研究所联合主办（http://www.camec.org.cn/Show.aspx?n=268）
欢迎人工智能、机器学习、自动推理、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算、大数据挖掘、类脑智能等领域的老师、研究生、政府、企业、学校IT相关技术人员，编程人员、工程师及有志于对人工智能技术感兴趣的其他人员参加。具体事宜如下：
一、时间：2021年5月02日—2021年5月04日 ； 线上直播（腾讯会议），可观看回放
二、课程优势：
①报名一次后期可免费参加相同内容课程，直到学会为止 ②建立微群，可随时咨询培训老师问题
③免费提供后期技术指导工作 ④组团报名可享有优惠
⑤可根据学员想学习的内容讲解 ⑥早鸟报名可享有优惠
⑦可录制视频发送学员观看
三、培训目标
1、通过本培训班，学员可以掌握人工智能系统的基本原理与人工智能的核心技术，包括知识表示、自动推理、机器学习、专家系统、知识图谱、神经网络、进化计算；
2、了解深度学习、强化学习等人工智能技术的最新发展；
3、学会基于专家系统、神经网络、进化计算，以及基于深度学习的人工智能应用系统设计与实现方法，为进行实用人工智能应用系统的研究开发奠定基础。
四、主讲专家
张教授，博士生导师，博士毕业于西安交通大学，现为某大学计算机学院2级教授。曾任计算机学院副院长、计算机科学与技术学科带头人。主持完成科研项目30项（其中国家863课题6项）；参编出版教材5部。作为第二作者参编了国家95规划教材《人工智能基础》(电子工业出版社，2000年) 。曾获省部级科技进步奖8项，其中“神经网络专家系统及其应用”获机械工业部科技进步三等奖（1996）。累计培养已毕业博士研究生24人，硕士研究生132人。1985年以来，主要从事人工智能、因特信息网方面的教学与研究，进行过多个实用人工智能系统、网络与信息系统的规划、设计与开发。2010年以来，主要从事人工智能、云计算、大数据与深度学习方面的研究与教学。
五、授课方式：
本课程重视技术基础，强调实际应用，采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学。通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能的技术原理与应用系统开发方法、人工智能系统开发工具使用方法。使学员掌握人工智能基础与专门知识，获得较强的人工智能应用系统的分析、设计、实现能力。提供实际的应用案例供学员动手实验练。实验内容包括tensorflow2.4/keras2.4环境构建、图数据库NEO4J安装与使用等。
人工智能与知识图谱——课程大纲
第一部分： 人工智能基础 | 1.1 人工智能（AI）概述 1.2 AI研究的主要技术问题 1.3 AI的主要学派 1.4 AI十大应用案例 （1）城市公共资源辅助优化配置 （2）临床医疗影像辅助诊断 （3）英语听说考试语音评测 （4）智能供应链设计系统 （5）机器翻译 （6）智能客服机器人 （7）重点人群身份识别 （8）智能网络视频云服务 （9）人证比对实名认证 （10）工业互联网平台 1.4 人工智能技术基础 1.4.1 搜索与推理技术 1.4.2 知识表示 |
第二部分： 基于知识的人工智能系统及应用 | 2.1 专家系统概念 2.2 专家系统结构 2.3 专家系统开发工具 2.4 专家系统设计与实际应用 2.4.1 计算机故障诊专家系统 2.4.2 基于Web与云计算平台的盾构机故障诊断专家系统 2.5 规则引擎与JSR94规范 2.5.1 规则引擎产生背景 2.5.2 规则引擎概念 2.5.3 规则引擎架构 2.5.4 JSR94 规范 --Java规则引擎API 2.5.5 典型规则引擎 2.5.6 规则引擎应用案例（信用卡申请） |
第三部分：知识图谱 | 3.1 知识图谱概念 3.2 知识图谱与专家系统 3.3 开放知识图谱 3.4 知识的提取、表示、存储与检索 3.5 知识图谱在互联网金融行业的应用 3.6 实验： 基于NEO4j的知识图谱应用系统 |
第四部分：基于联结的人工智能系统及应用 | 4.1 神经网络概念 4.2 前馈神经网络算法 4.3 前馈神经网络设计方法 4.4 前馈神经网络实际应用 4.4.1 基于神经网络的煤矿突水预测系统 4.4.2 融合专家系统与神经网络的真空成型机故障诊断系统 |
第五部分：基于深度学习的人工智能系统及应用 | 5.1 机器学习概念 5.2 深度学习概念 5.3 巻积神经网络 5.4 增强学习 5.5 迁移学习 5.6 生成对抗网络 5.7 主流深度学习框架 5.4.1 TesorFlow 2.4（安装与实例运行） 5.4.2 Keras2.4 （安装与实例运行） 5.4.3 pytorch 5.8 基于TesorFlow/keras的深度学习应用系统上机实验举例 （1）手写体数字识别 （2）时装识别 （3）情感识别 |
第六部分：基于深度学习的目标检测与人脸识别 | 6.1 目标检测（object detection）概念 6.2 传统的目标检测方法 6.3 基于区域建议(候选框)的目标识别算法 6.3.1 R-CNN 6.3.2 Fast R-CNN 6.3.3 Faster R-CNN 6.3.4 Feature Pyramid Networks(FPN)-特征金字塔网络 6.4 YOLO——One-Stage目标检测算法 6.5 SSD与 Retina-Net 6.6 基于ImageAI 的计算机视觉编程库 6.9人脸识别关键技术概述 6.10人脸检测算法 6.10.1 人脸检测算法 MTCNN 6.11 人脸识别算法 - Google FaceNet（2015） 6.11 基于MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别实验 |
六、参会费用：
统一收费：4500元/人（含培训费、资料费、指导费、证书认证及发票费）
A 颁发：北京盛世元鸿职业技能教培中心“AI高级算法工程师”职业技能证书
B 颁发：中国管理科学研究院“人工智能技术应用工程师”证书
注：该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。申报资料：请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明（学生证、毕业证、学位证都可）电子版即可。费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的学员请联系会务老师要会议通知；
七、专项优惠政策
①: 4月25日之前报名可享有优惠100/人
②: 同三人及以上可优惠300/人
③: 参加线上课程，后期本人可免费参加相同内容课程。
八、报名方式
联 系：刘老师 手 机：18311050656（同微信）
座 机：010-53350015 邮 箱：1549935216@qq.com