关于举办“人工智能”系列师资培训的通知学术资讯

来源：山东省人工智能学会

2020第1期，济南站：深度学习技术及应用

人工智能作为一门高度融合的新兴技术科学，给高校人才培养带来了巨大压力和挑战，为加快人工智能新兴技术人才的培养，加强省内各高校间的学习交流，山东省人工智能学会特举办“人工智能”系列师资培训班。培训将结合深度学习、机器学习、边缘计算等内容分期推出，通过理论+实战的形式，推广人工智能前沿技术知识和技能。

本期培训内容的主题为“深度学习技术及应用”，现将会议有关内容通知如下：

一、培训安排

培训地点：浪潮科技园（济南市高新区浪潮路1036号）

培训时间：2020年08月20日—08月22日

报到时间：2020年08月20日8:00-09:00

二、组织机构

主办单位：山东省人工智能学会

承办单位：浪潮集团有限公司

山东青橙视联信息科技有限公司

协办单位：EduCoder团队（湖南智擎科技有限公司）

三、培训对象

省内高校计算机、软件工程、人工智能等相关专业主任、骨干教师及专业老师等。

四、特邀师资

张瑜，博士，2019年毕业于香港中文大学电子工程学系，现为齐鲁工业大学智能科学与技术专业讲师。主要讲授《模式识别》与《神经网络与深度学习》课程。自 2014 年从事图像处理方向的研究，主要研究方向有高光谱图像的分类与分割，高光谱图像的分析，运动图像去模糊等。

崔超然，博士，教授。2015年6月于山东大学计算机科学与技术学院获工学博士学位，2015-2016年在新加坡管理大学从事博士后研究员工作，2016年7月进入山东财经大学计算机科学与技术学院工作。主要研究兴趣为数据挖掘、机器学习、多媒体信息处理。

五、培训内容及日程安排

培训日程安排
日期	时间	培训主题	授课	内容简介
8月20日	09:00-12:00	开班仪式	/	主持：人工智能学会致辞：浪潮集团
		绪论	理论	人工智能发展简史
				机器学习概述
				表示学习与深度学习
		前馈神经网络	理论	神经元、感知机、激活函数
				前馈神经网络
				反向传播算法
				训练技巧：Mini-batch、Dropout、Regularization …
	13:30-16:50		实战	分别利用 numpy（手动求导）和 Keras/Pytorch（自动求导）实现全连接神经网络，用于MNIST 数据集分类问题
8月21日	08:30-11:50	卷积神经网络	理论	卷积神经网络的应用
				基本组成结构：卷积、池化、全连接
				典型的卷积神经网络：AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、（TextCNN）
	13:30-16:50		实战	利用卷积神经网络，处理 CIFAR 数据集分类问题
8月23日	08:30-11:50	循环神经网络	理论	循环神经网络的应用
				基本组成结构：传统 RNN、深度 RNN、双向 RNN
				BPTT 算法和梯度爆炸/消失问题
				循环神经网络的变体结构：LSTM、GRU
	13:30-16:00		实战	基于神经网络的机器翻译实战
	16:00-17:00	案例分享	/	深度学习行业应用案例分享（浪潮集团AI工程师）

六、报名及报到须知

1.本次培训班受限于实验软硬件环境，名额限30人，报满为止；

2.参培人员需自带笔记本电脑；

3.各参培人员于8月15日前将报名信息（附件1）发送至指定邮箱：edu@sdaai.org.cn

特别说明：基于疫情防控考虑，本次培训班针对省内高校教师群体，暂不接受省外学员报名，参培人员需出示健康码绿码。

七、费用说明

1.收费标准：

本次培训收取费用1980元/人（含培训费、中午自助餐、资料费等），差旅费用自理，会务组提供就近酒店推荐，参培人员可自行预定，也可联系会务组，委托预定。费用收取及发票开具工作委托济南知渔信息技术有限公司负责。

2.缴费方式：

现场刷卡或转账

账户名称：济南知渔信息技术有限公司

开户行：中信银行股份有限公司济南高新支行

账号：8112501013100830814

3.联系方式：

联系人：任启迎 13665317570

邮箱：edu@sdaai.org.cn

山东省人工智能学会

2020年7月29日

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来源：shandong_ai 山东省人工智能学会

原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2ODA5NjMxNA==&mid=2247487222&idx=2&sn=2f0f45b1aba2446c6702edd3c40535e9&chksm=ceb0cea3f9c747b5c00498b9082c9710ad9a7b1b2f3becc4b8a545f4f9b31ae849e96837f2d2&scene=27#wechat_redirect

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