【课程内容】
人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建 方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。
【课程目标】
人工智能技术和应用场景的全面了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解.
【课程大纲】
一．人工智能技术和应用场景的介绍。
a) 图像处理，图像识别
i. 日常生活中的刷脸，人脸识别，火车进站等
ii. 公安局的天网系统
b) 语音处理，语音识别
i. 科大讯飞语音输入法的场景
ii. 搜狗智能机器翻译笔的应用场景
c) 自然语言处理，文本挖掘
i. 搜索推荐引擎的应用场景
ii. 抖音推荐引擎的应用场景
二．常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。
a) 神经网络，神经元，感知机
b) 卷积神经网络CNN
c) 循环神经网络RNN
d) Transformer和Attention机制
e) 图计算神经网络
三．主流机器学习框架介绍
a) 谷歌公司开发的Tensorflow框架
b) 脸书公司开发的Pytorch框架
c) 微软公司开发的MxNet框架
d) 百度公司开发的paddlepaddle框架
四．针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理
a) 图像识别的应用场景
i. 人脸识别，车辆识别
ii. 智慧课堂，智慧商店，智慧物流，智慧检测
iii. 手机银行，支付宝刷脸支付
b) 语音识别的应用场景
i. 智能音箱，智能客服
ii. 语音输入法，智能翻译
iii. 声纹识别
c) 自然语言处理的应用场景
i. 搜索引擎—百度，搜狗，淘宝
ii. 推荐引擎—今日头条， 抖音
iii. 机器翻译—搜狗翻译笔，谷歌翻译
李真顺
贺克斌
梅生伟
周远祥
赵华林
曾毓群
朱共山
王国玮
毛宗强