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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
大數(shù)據(jù)與人工智能提綱
 
講師:張曉誠 瀏覽次數(shù):2568

課程描述INTRODUCTION

大數(shù)據(jù)與人工智能課程

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員

培訓(xùn)講師:張曉誠    課程價格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數(shù)據(jù)與人工智能課程

    (一)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)倉庫與可視化表達(dá)
    1、  綜述(大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí):這些詞的確切含義)
    2、  假設(shè)檢驗:“小數(shù)據(jù)”時代是怎么玩的?
    3、  “回歸”是數(shù)據(jù)挖掘算法嗎?
    4、  度量、指標(biāo)與維度
    5、  星型模型與雪花模型
    6、  下鉆與上卷
    7、  數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用案例
    8、  圖表該怎么畫才對?

    (二)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)綜述
    1、  hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
    2、  spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
    3、  搜索引擎:lucene(solr)、ES
    4、  并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

    (三)存儲在hbase中的數(shù)據(jù)
    1、  NoSQL(key-value)
    2、  Hbase:安裝
    3、  行鍵與列簇
    4、  如何利用Hbase的特點存儲行業(yè)數(shù)據(jù)
    5、  應(yīng)用程序如何訪問Hbase中的數(shù)據(jù)
    6、  數(shù)據(jù)遷移工具:sqoop
    7、  Hbase的應(yīng)用場景

    (四)Hive:為SQL開發(fā)者留的活路
    1、  Hive:安裝(單用戶與多用戶)
    2、  Hive:基本操作
    3、  Hive:與典型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
    4、  存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時的注意點
    5、  如果“想慢”,你還可以這樣…(不恰當(dāng)使用hive的案例介紹)
    6、  Hive的應(yīng)用場景

    (五)Spark各組件的應(yīng)用
    1、  Hadoop*的特點是什么?
    2、  Spark概述與安裝
    3、  Scala:你可以一直“點”下去
    4、  RDD:“映射”、“轉(zhuǎn)換”解決一切
    5、  spark-SQL
    6、  spark-streaming
    7、  spark-graphX
    8、  spark-MLLIB
    9、  應(yīng)用場景

    (六)機(jī)器學(xué)習(xí)-1
    1、  數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)
    2、  工具:(早期)SPSS、SAS;
    3、  目前流行的工具R、Python等
    4、  決策樹(熵、貪心法、連續(xù)的和離散的)
    5、  聚類(k-means、k-medoid)
    6、  監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異
    7、  機(jī)器學(xué)習(xí)性能評價指標(biāo)

    (七)機(jī)器學(xué)習(xí)-2
    1、  KNN
    2、  關(guān)聯(lián)規(guī)則(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度、提升度)
    3、  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(神經(jīng)元、激勵函數(shù)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法)
    4、  SVM(*間隔、核函數(shù)、多分類的支持向量機(jī))

    (八)機(jī)器學(xué)習(xí)-3
    1、   “概率派”與“貝葉斯派”
    2、  樸素貝葉斯模型(皮馬印第安人患糖尿病風(fēng)險預(yù)測)
    3、  極大似然估計與EM算法
    4、  HMM(三個基本問題:評估、解碼、學(xué)習(xí))

    (九)機(jī)器學(xué)習(xí)-4
    1、  遺傳算法 (交叉、選擇、變異,“同宿舍”問題)
    2、  無監(jiān)督學(xué)習(xí)
    3、  集成學(xué)習(xí)(adaboost、RF)
    4、  強(qiáng)化學(xué)習(xí)

    (十)深度學(xué)習(xí)-1
    1、  連接主義的興衰
    2、  地形要更陡:改進(jìn)的目標(biāo)函數(shù)
    3、  0.9的100次方等于幾?克服梯度消散的方法(改進(jìn)的激勵函數(shù)、BN)
    4、  利用“慣性”下山:改進(jìn)的優(yōu)化算法(Adagrad、RMSprop、Adam)
    5、  防止“大鍋飯”:dropout
    6、  記憶的關(guān)鍵是“合理的忘記”:weight decay

    (十一)深度學(xué)習(xí)-2
    1、  讓AI理解圖像:典型CNN
    2、  各種CNN
    3、  讓AI理解語言:RNN與LSTM、GRU
    4、  左右互搏術(shù):GAN
    5、  電子游戲的新玩法:DQN

大數(shù)據(jù)與人工智能課程


轉(zhuǎn)載:http://www.nywlwx.com/gkk_detail/257436.html

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