人工智能行业应用案例与技术发展趋势 for 某技术中心 培训成功举办-pg电子下载

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人工智能行业应用案例与技术发展趋势 for 某技术中心 培训成功举办
 
 

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2018年6月，火龙果软件成功举办人工智能行业应用案例与技术发展趋势培训，培训情况如下：
定制了课程安排，
进行了学员课前调查，
培训后进行了学员能力评测，
培训效果统计报告。
培训统计结果-人工智能行业应用案例与技术发展趋势 6月3-4日
课前调查
培训前，调查了学员关注的问题如下：
机器学习是不是需要的硬件标准很好
cnn的卷积层和池化层怎样思路确定个数，什么地方适合平均数当时
svm进行图像识别的话，rbf的参数确认
rnn语音识别思路
机器学习的算法很抽象，理解会了后，一段时间没学习，又容易忘掉，有没有什么简单的类比事物来形容各个不同的模型算法，比如lsvm svm 迁移学习等概念的通俗说法
我想在实践中应用中，知道我这个模型训练好后，是较优还是最优，有没有必要再深度优化这个结果模型？
人工智能是什么？可以使机器具备人一样的创新能力吗？
样本分布未知，统计特征无规律，如何聚类
面对样本数据维数大，小样本时，如何提取特征
机器学习在解决样本不均衡问题时候有哪些突出的应用
可以介绍下ai在运维方向的技术水平吗？
人工智能、大数据、数据挖掘、数据分析、机器学习、云计算各自应用领域，应用区别
目前模型预测准确度最大的难点在数据还是训练算法？
人工智能和工业的结合，工业界需要有哪样的意识，做出哪些改变？
训练样本和测试样本满足独立同分布才能够使得数据模型能够得到较好的效果，实际情况中，怎么判断训练样本和测试样本是基本符合这个条件呢？还是这个首先作为假设，当模型准确率低时再来检查训练样本和测试样本是否符合独立同分布的条件？
实际应用中，哪些因素影响更容易出现过拟合，哪些因素影响更容易出现欠拟合？当模型同时出现偏差大（欠拟合）和方差大（过拟合）的情况时，会是什么原因，应该采取何种措施？
利用机器学习进行风场巡检定检自动化
人工智能目前在哪些领域应用广泛，举例介绍是如何开展的？对于开展人工智能，企业要具备哪些具体要求，如数据层面等？
360°摄影在项目现场的应用
训练任务统计-火龙果软件
评测成绩统计
学员4.17%达到优秀，16.67%良好，16.67%合格，37.5%不合格，25%未答题。
综合能力统计
本次培训有10个考评项，如下是各个考评项的答对率。
培训统计结果-人工智能行业应用案例与技术发展趋势 6月3-4日
学员对课程的满意度
学员对讲师的满意度
学员满意度
本次培训，66.67%很满意，25%满意，8.33%需要改进
收获

了解人工智能
知道了cnn更多的训练框架
了解人工智能应用组成，
人工智能框架
对ai这块算法有了深入的了解。
入门人工智能
了解主流ai开发技术
对人工智能的理解有所加深，开拓了眼界
了解人工智能知识架构，对机器学习，深度学习，迁移学习，强化学习有了进一步认知
系统了解人工智能
同一类模型在不同时间段的结果分析
对于预测：转换成使用预测趋势或预测区间
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