请询价
适合对象：高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员、模式识别工程师。
开设课程校区：北京海淀校区
关于举办“人工智能-模式识别”培训的通知
各有关单位：
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
模式识别(Pattern Recognition, PR)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，模式识别不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉的重要支撑技术，其应用遍及人工智能的各个领域，如图像分析与处理、计算机视觉、人脸识别、指纹识别、语音识别、自然语言理解、声音分类、通信、数据挖掘、智能机器人等。随着人工智能技术的快速发展，模式识别方面的人才成为国家急需的高层次技术人才。为将模式识别的重要知识和最新进展进行推广，培训中心特举办“人工智能-模式识别”培训班，具体事宜通知如下：
一、培训对象
高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员、模式识别工程师。
二、学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，对模式识别有一定的兴趣。
三、师资
由业界知名模式识别专家亲自授课：
司老师 清华大学博士，模式识别方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在模式识别和机器学习领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是模式识别、人工智能、机器学习、深度学习和图像处理和识别领域的实战派专家。
四、培训内容
第一讲 模式识别简介
1.1 什么是模式识别
1.2 为什么要模式识别
1.3 怎样来进行模式识别
1.4 模式识别的现实案例举例
第二讲 贝叶斯决策
2.1 最小错误率贝叶斯决策
2.2 最小风险错误率贝叶斯决策
2.3 ROC曲线
2.4 贝叶斯决策在语音识别中的应用案例
第三讲 朴素贝叶斯决策
3.1为什么要引入朴素贝叶斯决策
3.2 如何进行朴素贝叶斯决策
3.3 朴素贝叶斯在文本识别中的应用案例
第四讲 线性分类器
4.1 线性分类器是什么
4.2 Fisher线性判别的动机
4.3 Fisher线性判别的内涵是什么
4.4 Fisher线性判别在人脸检测中的应用案例
第五讲 人工神经网络
5.1 人工神经网络的设计动机是什么
5.2 单个神经元的功能
5.3人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法
5.4人工神经网络中需要注意的问题
5.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第六讲 *优分类面和支持向量机（SVM）
6.1 什么是*优分类面
6.2 SVM的本质是什么
6.3 SVM线性不可分时怎么办
6.4 SVM中核函数如何选择
6.5 SVM在车牌识别中的应用案例
第七讲 非线性分类器
7.1 什么时候使用非线性分类器
7.2 如何设计非线性分类器
7.3 非线性分类器在光学字符识别中的应用案例
第八讲 近邻法
8.1 近邻法的思想是什么
8.2 近邻法的缺点以及改进方案
8.3 近邻法中的过学习问题及解决方案
8.4 近邻法在相亲网站中的应用案例
第九讲 决策树
9.1 什么是非数值特征
9.2 为什么要引入决策树
9.3 如何设计决策树
9.4 如何构造随机森林
9.5 决策树在医疗系统中的应用案例
第十讲 Boosting
10.1 什么是Boosting算法
10.2 为什么要Boosting
10.3 如何Boosting
10.4 介绍Boosting算法典型代表Adaboost
10.5 Adaboost在人脸检测中的应用案例
第十一讲 特征选择
11.1 为什么要特征提取和特征选择
11.2 特征选择的*优算法
11.3 特征选择的次优算法
11.4 特征选择的遗传算法
11.5 特征选择在优化系统中的应用
第十二讲 特征提取
12.1 特征提取的一般性方法
12.2 主成分分析
12.3 主成分分析在扭曲指纹识别中的应用案例
12.4 K-L变换
12.5 K-L变换在人脸识别中的应用案例
第十三讲 非监督学习方法
13.1 什么是非监督学习？
13.2 单峰子集法
13.3 C均值方法
13.4 模糊C均值方法和改进的模糊C均值方法
13.5 非监督学习方法在石油勘探中的应用案例
五、培训目标
1，全面了解模式识别领域相关知识。
2，能将模式识别领域的技术应用于实际项目。
3，能将模式识别领域的技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用。
六、培训时间、地点
时间： 2018年6月13日-6月14日 地点：北京
七、证书
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“人工智能-模式识别”结业证书。
八、费用
培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具等）。住宿协助安排，费用自理。
中科院计算所培训学校（北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校）成立于1987年，是计算所根据国家普及计算机知识，培养专业计算机人才而创建的。培训中心依托中国科学院强大的技术背景，历经二十年的发展，为全国各企事业单位、部队、院校等累计培养了近十七万人次的计算机专业人才，并为多家企业提供了高质量的咨询服务，现已形成企业内训、高端公开课、GJB5000A/CMMI培训与咨询、企业全方位咨询服务四大业务模块，在业界具有良好信誉。
“科学、高效、权威、品质”是北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校的经营宗旨，面向企业人是其明确的市场定位。中科院计算所针对企业的信息化建设具有悠久的历史，其IT技术培训是一个长期积累、与时俱进的过程。1987年，我国的信息化建设十分滞后，计算机相关设备仅见于政府、部队和部分大型国内企业，专业技术急待普及，中科院计算所适时创建了培训中心，从计算机的基本概念、原理和维护到Windows、unix、linux应用到Oracle、DB2、数据仓库、J2EE、.net，再到现在高端企业级需求分析、架构设计、系统设计及咨询、云计算、海量数据，始终与国际较前沿的IT技术接轨。25年，培训中心的服务广泛应用于全国各地电信、通信、电力、石化、金融、教育、部队、交通、医药、服务等各行各业，为我国的信息化建设做出了卓越的贡献，成为中国IT精英权威培训咨询机构。
北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校拥有一批具有多年丰富实际开发与教学经验兼备的优秀专职教师队伍、咨询专家，有一支活跃于软件行业的研发团队。中心凭借强大的师资力量，把握当今世界较前沿的开发技术，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出百门课程体系，满足企业各层次的培训需求，其目的是希望通过有经验高水平教师的讲授来真正解决企业信息化建设中的问题，切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升企业的整体研发能力。授课教师从思想、方法和技术三个层面系统讨论企业信息化建设及大型软件设计理论和方法，并且通过一些精心选择的案例，揉合教师的大型项目经验，以项目过程中的问题带动原理的描述，理论和实际相结合，重点讲清问题，从而使学员在企业信息化建设项目中发挥更大的作用。
面对千变万化的IT技术，北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校不仅传授给学员当今IT潮流较核心的前沿技术和解决问题的方法，同时也为学员提供后续技术支持，更指导学员如何把握技术动态的方法和考虑问题、潜心学习的思维方式，旨在为国内外各企事业单位培养实用型、潜力型IT高端管理、创新人才，实现“与企业共发展，同携手开创未来”的美好愿景。
我们承诺：充分的资源共享、完善的管理模式和立足潮头的前沿技术，必将使您在更广的领域享受到更佳的培训服务！为了明天，我们一起努力
