2019-10-09 更新 1325次瀏覽
第一章:人工智能發展趨勢
1.為什么要關注人工智能?
2.人腦仿生取得重大突破
3.機器學習深入應用
4.智能語音助手成為突破口
5.機器視覺在生產中不斷滲透
6.AR和VR發展駛入快車道
7.中美兩國的人工智能發展對比
8.人工智能的產業鏈
9.手機中的AI
第二章:人工智能時代
1.AlphaGo的核心方法
2.策略網絡和價值網絡
3.深度神經網絡與蒙特卡洛搜索樹
4.AlphaGo Zero解析
5.人工智能的定義
6.AI學科結構
7.AI的幾大門派
8.四大基礎元素的逐步成熟帶來人工智能加速成長
9.圖靈測試
10.人工智能發展路線圖
11.什么領域AI能夠超過人?
第三章:人工智能技術的實際應用
1.計算機視覺
1.1李飛飛的ImageNet
1.2人臉識別的原理
1.3人臉識別的應用
1.3.1人證合一應用
1.3.2動態監控應用
1.3.3人臉防偽應用
1.3.4考場防作弊
1.3.5銀行VTM自助發卡
1.3.6視頻分析在公安中的應用現狀
2.機器學習
3.智能語音處理
3.1智能語音時代帶來無限想象空間
3.2智能語音的應用場景
3.3科大訊飛靈犀的盈利模式
3.4智能語音在呼叫中心的應用
3.5智能語音在教育行業的應用
3.6智能語音在智能家居行業的應用
3.7微軟小冰
4.語音識別技術
4.1語音領域的人工智能應用最先落地
4.2智能音箱
4.3智能書記員
4.4智能家電
4.5表演和聊天機器人
5.京東在人工智能領域的實際應用
6.螞蟻金服在人工智能領域的實際應用
7.人工智能在工業領域的應用
8.中國人工智能企業Top 10
9.人工智能的三大技術基礎
10.人工智能產業鏈分析
11.金融風險控制
12.智能投資顧問
13.人工智能對法律的影響
第四章:人工智能的未來
1.人工智能未來藍圖
2.人工智能企業的主要應用領域
3.人工智能未來的競爭格局
4.誰能主宰人工智能時代
5.什么AI項目容易成功?
6.AI+還是+AI?
7.認知計算系統
8.人工智能帶來的負面問題
8.1失業風險
8.2人工智能將取代、改變和輔助哪些行業
8.3失控風險
8.4人工智能的弊端
8.5人工智能AI發展中的倫理與道德
8.6討論:人工智能對人類是福是禍?
9.人工智能與人類協同工作
第五章:機器學習
1.大數據的機器學習與專家思維
2.機器學習:定義
3.機器學習:應用
4.機器學習算法分類
5.監督學習算法:回歸分析
第六章:人工智能與其他熱點技術的關系
1.萬物互聯的定義
2.大連接戰略提出時代背景——連接戰略已成企業共識
3.人工智能的綜合應用案例:Amazon Go
4.區塊鏈和人工智能的關系
第七章:人工智能典型應用
1.IBM WATSON
2.IBM轉型期間的人工智能市場布局
3.IBM Watson讓人工智能與行業深度結合
4.人工智能在營銷領域的八大應用
5.諦聽反詐騙系統
6.人工智能在法律領域的應用
第八章:自動駕駛技術
1.實現無人駕駛的兩條技術路徑
2.實現無人駕駛的兩種不同目的
3國內外巨頭積極布局智能駕駛
4.無人駕駛系統的組成
5.百度無人車的發展
6.V2X技術與通信行業的發展
課程標簽:行業趨勢、區塊鏈