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人工智能基礎(chǔ)理論

【課程編號】:NX40489

【課程名稱】:

人工智能基礎(chǔ)理論

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【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時】:可根據(jù)客戶需求協(xié)商安排

【課程關(guān)鍵字】:人工智能培訓(xùn)

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課程大綱

1. 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1.1 機器學(xué)習(xí)的基本概念

機器學(xué)習(xí)的定義與重要性

數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別

1.2 常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景

線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值

邏輯回歸:用于二分類問題

決策樹與隨機森林:用于分類和回歸

支持向量機(SVM):用于分類問題

2. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

2.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作原理

激活函數(shù):Sigmoid、ReLU、Tanh等

2.2 關(guān)鍵技術(shù)

反向傳播算法:損失函數(shù)與梯度下降法

2.3 實例分析:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播

使用TensorFlow/Keras構(gòu)建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

實戰(zhàn)演練:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫數(shù)字識別

3. 大模型基礎(chǔ)

3.1 大模型的基本概念和原理

大模型的定義與特征

大模型的發(fā)展歷程與重要里程碑

3.2 主流大模型的適用場景及優(yōu)劣勢分析

GPT-3、BERT等模型的特點與應(yīng)用場景

4. 多模態(tài)技術(shù)

4.1 多模態(tài)的定義及其重要性

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的原理與方法

多模態(tài)技術(shù)在實際應(yīng)用中的重要性

4.2 典型應(yīng)用案例分析

圖像描述生成:結(jié)合圖像與文本的數(shù)據(jù)

語音識別與合成:結(jié)合音頻與文本的數(shù)據(jù)

李老師

李海良簡介

李海良,,暨南大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師,九三學(xué)社社員,中山大學(xué)工學(xué)博士香港城市大學(xué)訪問學(xué)者,廣東工業(yè)大學(xué)校外合作研究生導(dǎo)師。研究方向為深度學(xué)習(xí)、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information fusion等TOP期刊第一作者發(fā)表SCI論文6篇,主持省級課題2項,參與國家自然科學(xué)基金1項。長期擔(dān)任IEEE Internet of Things Journal、International Journal of Communication Systems、IET Computer Vision、IET Image Processing和 IET Radar, Sonar & Navigation等SCI期刊審稿人。曾獲得第六屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報二等獎(2017),第七屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報三等獎(2016),2020年12月在INSCRYPT 2020 國際會議擔(dān)任Session chair。

2018年獲得中山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位,2019年至2021年在暨南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院做博后,合作導(dǎo)師為密碼學(xué)與信息安全領(lǐng)域?qū)<摇医芮辔探〗淌凇?/p>

擅長操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫的安全配置,針對注入式、篡改、偽造、流量分析以及竊聽等主流攻擊方式有深入研究,在人工智能領(lǐng)域,針對對抗樣本攻擊與防御方面發(fā)表多篇SCI論文。

曾參與基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的廣東海關(guān)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng)的研發(fā)工作,參與暨南大學(xué)與金山毒霸的校園網(wǎng)攻防安全軟件的研發(fā)工作

參與基于視頻圖像安全的珠海電力局電纜防外破項目

參與東軟集團社保系統(tǒng)和醫(yī)院管理系統(tǒng)的研發(fā)工作

曾經(jīng)為廣東移動、深圳市電力局、肇慶學(xué)院、嶺南師范學(xué)院、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)、東莞城市學(xué)院、電子科技大學(xué)中山學(xué)院以及鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院等知名企業(yè)院校提供培訓(xùn)服務(wù),積累了大量的行業(yè)培訓(xùn)項目經(jīng)驗。

擅長主講課程:

《人工智能》《計算機網(wǎng)絡(luò)》《網(wǎng)絡(luò)與信息安全》《軟件工程》《物聯(lián)網(wǎng)》《大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)》 《網(wǎng)絡(luò)安全》 《互聯(lián)網(wǎng)與人工智能》 《網(wǎng)絡(luò)信息安全與數(shù)據(jù)安全》 《 高級計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)》 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》 《 云計算與大數(shù)據(jù)算法設(shè)計》 《軟件工程》 《 研究方法論》 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與發(fā)展趨勢 《網(wǎng)絡(luò)空間安全前沿問題研究》 《智能人機交互》 《高級人工智能》 《大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用》 《信息安全》 《高級軟件工程》 《高級算法設(shè)計與分析》

獲獎經(jīng)歷:

2015年8月 第六屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報二等獎

2016年8月 第七屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報三等獎

2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair

學(xué)習(xí)經(jīng)歷

2014年9月-2018年6月,中山大學(xué),信息與通信工程,博士研究生

2017年7月-2017年9月,香港城市大學(xué),訪問學(xué)者

工作經(jīng)歷

2019年2月至2021年2月,暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,博士后

研究方向

基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)。

主要論文

1. Hailiang Li, Jian Weng*,Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1區(qū),IF:10.451,TOP期刊

2. Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples,Information Fusion,Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1區(qū),IF:12.975,TOP期刊

3. Hailiang Li, et al,A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images,Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引,第一作者,影響因子:4.314

4. Hailiang Li, et al,An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images,Scientific Reprots,(2018) 8:6600,SCI索引,第一作者,影響因子:4.379

5.張宇,李海良*.基于RSA的圖像可識別對抗攻擊方法[J].網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報,2021,7(05):40-48.通信作者,中國科技核心期刊

承擔(dān)課題

1. 基于注意力機制的安全性圖像識別模型研究與應(yīng)用,2021廣東省普通高校特色創(chuàng)新項目,主持,17.12萬元,項目編號:2021KTSCX006;

2. 基于 AIOT 的多維視覺下電力施工人員工作監(jiān)控與管理系統(tǒng),廣東省科技創(chuàng)新戰(zhàn)略專項資金,主持,2萬元,項目編號:PDJH2021b0058;

社會職務(wù)

廣東工業(yè)大學(xué),校外合作碩士生導(dǎo)師

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企業(yè)管理培訓(xùn)分類導(dǎo)航

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