10月28日人工智能讲师叶梓为各工科院校老师进行了为期三天的人工智能培训，培训过程中人工智能讲师叶梓与各高校老师就人工智能前沿热点进行热烈的讨论。
参会对象
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人工智能概念与经典算法 |
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第一节 人工智能概念综述 |
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1、从一些术语辨析人工智能 2、人工智能之连接主义的兴衰史 3、这次AI的热潮是怎么来的？ |
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第二节 图像处理领域的最新热点 |
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1、分类、目标检测与实例分割 2、风格迁移 3、自动驾驶 4、人体姿态识别 5、 超分辨率图像生成 |
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第三节 语言处理领域的最新热点 |
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1、Attention机制 2、 自动构建知识图谱 3、看图说话 4、预训练机制 |
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第四节 三大经典算法 |
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1、决策树算法 2、 决策树案例：手术后驼背的发生概率 3、聚类算法 4、聚类案例：鸢尾花数据的聚类 5、关联规则算法 6、关联规则案例：超市购物篮分析 |
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第五节 性能评价指标 |
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1、准确率；精确率、召回率；F1 2、真阳性率、假阳性率 3、混淆矩阵 4、 ROC与AUC 5 、案例：绘制ROC并计算AUC、F1 6、对数损失 7、Kappa系数 8、回归：平均绝对误差、平均平方误差 11、k折验证 9、案例：绘制拟合曲线，计算拟合优度 10 、聚类：兰德指数、互信息 |
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第六节 BP神经网络 |
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1、人工神经元及感知机模型 2、前向神经网络 3、sigmoid 4、梯度下降 5、误差反向传播 6、BP神经网络案例：可手算的神经网络 |
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第七节 支持向量机 |
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1、统计学习问题 2 、支持向量机 3 、 核函数 4、多分类的支持向量机 5、用于连续值预测的支持向量机 6、SVM案例： iris的三个分类 |
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机器学习进阶与深度学习初步 |
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第一节 隐马尔科夫模型 |
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1、马尔科夫过程 2、隐马尔科夫模型 3、三个基本问题（评估、解码、学习） 4、前向-后向算法 5、Viterbi算法 6、Baum-Welch算法 |
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第二节 集成学习 |
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1、bagging 2、adaboost 3、随机森林 4、GBDT |
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第三节 深度学习初步 |
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1、深度学习与神经网络的区别与联系 2、目标函数 3、激励函数 4、学习步长 5、Adagrad\RMSprop\Adam 6、避免过适应 |
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第四节 用于分类的CNN |
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1、分类典型应用场景（imageNet数据集） 2、 Alexnet（开山之作） 3、VGG（5层变为5组） 4、GoogLenet（还在试验各种架构的组合吗？） 5、Resnet（还可以再“深”下去） |
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第五节 用于目标检测的CNN |
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1、CNN目标检测典型应用场景 2、RCNN（两个头的网络） 3、Fast/faster RCNN（又快又好） |
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深度学习与强化学习 |
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第一节 RNN |
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1、基本RNN 2、LSTM（三个门） 3、GRU（减为两个门） |
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第二节 GAN |
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1、基本的生成对抗网络 2、DCGAN（技巧的胜利） 3、Wassertein GAN（理论的胜利） |
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第三节 强化学习 |
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1、agent的属性 2、exploration and exploitation 3、Bellman期望方程 4、最优策略 5、策略迭代与价值迭代 6、Q学习算法 |
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第四节 深度强化学习案例：教电脑玩“flappy bird” |
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1、DQN详解 2、Flappy Bird 游戏 |
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第五节 深度强化学习案例：AlphaGo详解 |
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1、蒙特卡罗决策树 2、策略网络 3、价值网络 4、Alpha Go的完整体系 |
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