第一天

第1个主题： 人工智能概述（介绍人工智能的渊源及范围）（60分钟）

1、 人工智能应用场景：AlphaGo对弈李世石

2、 人工智能的历史

3、 人工智能的概括

4、 大数据概述

5、 智能信息

6、 物联网

7、 什么是人工智能

8、 人工智能的概念

9、 人工智能的基础

10、 对智慧、知识和人类技能的态度

11、 人工智能的应用领域

12、 人工智能发展水平及趋势

13、 人工智能当前发展水平

14、 人工智能未来趋势预测

15、 人工智能发展的最终目标

16、 人工智能的国际主要流派和发展路线

17、 人工智能的国内研究情况

18、 弱人工智能

19、 强人工智能

20、 机器学习介绍

21、 深度学习介绍

22、 神经网络介绍

23、 机器人产业链发展现状及趋势

第2个主题： 人工智能技术应用场景（介绍人工智能的应用场景）（30分钟）

1、 图像文字识别（Optical Character Recognition，OCR）

2、 视频物体识别

3、 视频动作识别

4、 image captioning 图像字幕

5、 语音到文本（Speech to Text）

6、 machine translation 机器翻译

7、 自动驾驶（Automatic driving）

8、 dialogue generation 对话生成

9、 RNN 实践与应用：自动聊天机器人

第3个主题： 深度学习（介绍深度学习的相关知识）（30分钟）

1、 深度学习介绍

2、 深度学习概念

3、 深度学习特征

4、 深度学习基本思想

5、 浅层学习与深度学习

6、 深度学习与神经网络

7、 深度学习的训练过程

8、 深度学习的常用模型

9、 深度学习的应用

10、 基于人脸特征的员工识别系统

11、 开源深度学习框架介绍

12、 Caffe深度学习框架

13、 TensorFlow深度学习框架

14、 使用方法介绍

15、 人工智能在采购价格应用场景剖析

16、 人工智能在应收款坏账预警应用的典型案例

第4个主题： 人工智能手写数字识别中的应用（介绍人工智能在手写数据识别中应用）（60分钟）

1、 深度学习概要

2、 什么是深度学习&与机器学习的异同

3、 多层感知器模型Multi-Layer Perceptron–MLP

4、 神经元权重和激活 NeuronsWeight Activation

5、 神经元网络Neuron Networks

6、 训练网络Training Networks

7、 Back-propagation 算法和计算图

8、 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate

9、 用 Keras 搭建 MLP

10、 载入数据

11、 定义-编译-训练-测试模型

12、 案例实践与练习：手写体数字图片识别

第5个主题： 人工智能在人脸识别中的应用（人工智能在人脸识别中的应用）（30分钟）

1、 人脸识别的工作原理

2、 脸部的长度和宽度

3、 脸部肤色

4、 脸局部细节宽度，如嘴、鼻子等

5、 脸部特征提取

6、 匹配算法

7、 人脸识别案例

8、 人脸检测

9、 人脸识别算法的应用

10、 面部身份验证

11、 用户服务

12、 保险行业

13、 人工智能在人脸识别中的应用

14、 人脸识别Python代码的实现

第6个主题： 人工智能在语音识别中的应用（介绍人工智能在语音识别中的应用，包括模型、理论、方法、实现）（30分钟）

1、 自然语言处理介绍

2、 自然语言理解算法

3、 自然语言生成

4、 自然语言处理应用领域

5、 数据稀疏与平滑技术

6、 语料库

7、 马可夫模型（Markov models）

8、 单词的边界界定

9、 词义的消歧

10、 句法的模糊性

11、 有瑕疵的或不规范的输入

12、 语言行为与计划

13、 文本朗读（Text to speech）/语音合成（Speech synthesis）

14、 语音识别（Speech recognition）

15、 中文自动分词（Chinese word segmentation）

16、 词性标注（Part-of-speech tagging）

17、 句法分析（Parsing）

18、 自然语言生成（Natural language generation）

19、 文本分类（Text categorization）

20、 信息检索（Information retrieval）

21、 信息抽取（Information extraction）

22、 文字校对（Text-proofing）

23、 问答系统（Question answering）

24、 机器翻译（Machine translation）

25、 自动摘要（Automatic summarization）

26、 文字蕴涵（Textual entailment）

第7个主题： 人工智能在人机对话中的应用（介绍人工智能在人机对话中的应用）（30分钟）

1、 自然语言处理NLP

2、 语音转化为文字

3、 文字转化为语音

4、 语音特征提取

5、 贝叶斯与语音识别

6、 声学模型

7、 高斯混合模型GMM

8、 隐马尔科夫模型HMM(hidden markov model)

9、 马尔可夫链

10、 加权有限状态转换机的语音识别

11、 DNN（Deep neutral network）深度神经网络模型

12、 循环神经网络（RNN）/卷积神经网络（CNN）模型

13、 DNN-HMM混合系统架构

14、 SyntaxNet

15、 Word2vec&Glove

第8个主题： 人工智能在动作识别中的应用（分享人工智能在动作识别中的应用案例）（30分钟）

1、 机器学习对视频认知与理解

2、 视频结构化分析

3、 视频的处理与表示

4、 基于单帧的识别方法

5、 基于CNN扩展网络的识别方法

6、 双路CNN的识别方法

7、 基于LSTM的识别方法

8、 3维卷积核(3D CNN)法

9、 视频目标检测与跟踪

10、 人物识别

11、 动作识别

12、 情感语义分析

13、 深度学习相关框架在企业研发、设计与实现方面的经验分享

14、 基于深度学习等技术面向用户的研发经验分享

15、 多媒体数据处理经验分享

第9个主题： 模型效果评估体系（介绍模型评估理论、方法及指标）（30分钟）

1、 数据模型评估方法

2、 训练集

3、 测试集

4、 训练误差

5、 交叉验证法

6、 ROC AUC(Area Under ROC Curve)

7、 自助法

8、 留出法

9、 评估数据挖掘模型的性能

10、 评估数据挖掘模型的性能指标

11、 切分数据集合 Data Splitting

12、 手工 k-fold cross validation

13、 模型度量

14、 准确率(accuracy)

15、 loss-acc曲线

16、 模型质量评估

17、 训练数据集与评估

18、 模型质量评估案例

19、 P-R曲线

20、 综合评价指标(F-Measure)

21、 查准率

22、 查全率

第10个主题： 人工智能在制造企业应用案例（介绍人工智能在制造企业的融合与应用）（30分钟）

1、 可口可乐生产制造案例

2、 饮料行业、食品行业生产制造案例

3、 数字化、网络化、智能化

4、 整合产业链，高效低成本

5、 消费者参与创新，定制化

6、 智能制造

7、 如何架构数字化工厂

8、 德国工业4.0

9、 中国制造2025

10、 美国工业互联网，先进制造业国家战略计划

11、 日本科技工业联盟

12、 英国工业2050战略

第11个主题： 人工智能在装备制造领域案例剖析（分享人工智能在装备制造领域案例）（30分钟）

1、 融合AI深度学习技术

2、 柔性自动化生产线

3、 台达机电柔性生产线

4、 宝马自动化生产流水线

5、 工业机器人

6、 智能装配机器人

7、 智能制造产业链

8、 传感器嵌入式芯片

9、 射频技术

10、 传感器网络

11、 物联网技术

12、 智能芯片

13、 能源管理智能化

14、 供应链管理智能化

15、 设备智能化

16、 生产智能化