课程简介
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习、计算机视觉、神经网络等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
云计算就是利用系统架构技术把超大规模服务器资源整合起来,为用户提供灵活与快速的资源分配和任务调度能力。这里的超大规模、资源整合、灵活与快速都体现着云计算应对网络迅速普及和数据爆炸所带来的问题的能力。云计算是采用哪些IT技术来切实可行的解决这些问题的呢?最为核心的两大技术就是虚拟化、云计算管理平台,这两大技术实现了超大规模数据中心的运维管理;并且通过云计算管理平台为用户提供虚拟机租赁服务等。
随着大数据时代的快速到来,以及大数据在生产生活中迅速应用,数据分析、数据建模、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等重要性越发突出,本课程是针对大数据时代的特点,尹老师总结多年数据分析经验,而精心设计的课程,课程内容涵盖了数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习、人工智能等内容,以及人工智能的应用范围、发展前景剖析。
目标收益
培训对象
1、对大数据、分布式技术、数据分析、数据挖掘等感兴趣的人员;
2、云计算、大数据、AI相关从业者;
3、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员;
4、牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人;
5、政府机关,金融保险、移动互联网等大数据单位的负责人;
6、高校、科研院所大数据研究人员,涉及到大数据与分布式数据处理的人员;
7、数据仓库管理人员、建模人员,分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员;
课程大纲
人工智能概述与趋势 |
1、案例研讨:AlphaGo的基本原理,AlphaGo与职业棋手的对局分析 2、人工智能的历史 3、人工智能的概括 4、什么是人工智能 5、人工智能的概念 6、人工智能的基础 7、对智慧、知识和人类技能的态度 8、人工智能的应用领域 9、人工智能发展水平及趋势 10、人工智能当前发展水平 11、人工智能未来趋势预测 12、人工智能发展的最终目标 13、人工智能的国际主要流派和发展路线 14、人工智能的国内研究情况 15、弱人工智能 16、强人工智能 17、机器学习介绍 18、深度学习介绍 19、神经网络介绍 20、人工智能大趋势 21、人工智能的机遇 22、如何抓住人工智能发展的大趋势 23、成功人工智能经典案例 24、案例研讨:手写体数字图片识别 25、案例研讨:用CNN进行图片物体识别 26、案例研讨:宝马BMW智能汽车装配生产线 27、案例研讨:可口可乐Coca-cola全自动化生产线 28、案例研讨:将IT、嵌入式芯片、移动互联网与传统行业整合; 29、案例研讨:采用人工智能的医院智能化管理; 30、案例研讨:聊天机器人 案例研讨:汽车自动驾驶 |
深度学习概述 |
1、深度学习介绍 2、深度学习概念 3、深度学习特征 4、深度学习基本思想 5、浅层学习与深度学习 6、深度学习与神经网络 7、深度学习的训练过程 8、深度学习的常用模型 9、深度学习的应用 |
企业人工智能实践 |
1、电商平台人工智能精准推荐 2、阿里刷脸支付 3、百度人工智能导航地图 4、京东人工智能物流配送 5、腾讯人工智能游戏 6、呼叫中心智能坐席 7、内容网站网页人工智能精准推荐 8、视频网站人工智能精准推荐 9、歌曲网站人工智能精准推荐 |
大数据 |
1、大数据的提出背景 2、大数据时代 3、大数据思维方式 4、什么是大数据? 5、大数据概念 6、大数据生态体系剖析 7、大数据特征 8、大数据技术 9、去IOE 10、大数据时代的思路 11、思维变革 12、大数据思维方式剖析 13、大数据技术应用障碍分析 14、企业大数据实施路线图 15、互动问答 |
大数据平台Hadoop |
1、Hadoop是大数据架构的事实标准 2、Hadoop工作原理及架构 3、Hadoop生态体系介绍 4、Hadoop应用现状 5、Hadoop发展趋势 6、Hadoop优势 7、实例分享:双十一亿背后的开源技术 |
云计算 |
1、云计算的提出背景 2、云计算的概念 3、云计算的特征 4、云计算的趋势分析 5、云计算推崇之后的反思 6、虚拟化的优缺点剖析 7、云计算在企业中的价值 8、云计算服务解决的核心问题 9、云计算典型应用场景 10、互动问答 |
为什么使用云计算 |
1.发展趋势与商业价值 2.成本支出 3.运营成本 4.AWS案例分享 |
企业级云计算 |
1.为什么要云计算、虚拟化 2.企业级云计算介绍 3.企业级云计算概念 4.企业级云计算特征 5.数据中心建设 6.云平台OpenStack介绍 |
OpenStack系统架构 |
1.OpenStack概念介绍 2.整体架构介绍 3.逻辑架构介绍 4.运行架构介绍 5.开发架构介绍 6.物理架构介绍 7.消息队列协议AMQP 8.消息代理RabbitMQ |
人工智能概述与趋势 1、案例研讨:AlphaGo的基本原理,AlphaGo与职业棋手的对局分析 2、人工智能的历史 3、人工智能的概括 4、什么是人工智能 5、人工智能的概念 6、人工智能的基础 7、对智慧、知识和人类技能的态度 8、人工智能的应用领域 9、人工智能发展水平及趋势 10、人工智能当前发展水平 11、人工智能未来趋势预测 12、人工智能发展的最终目标 13、人工智能的国际主要流派和发展路线 14、人工智能的国内研究情况 15、弱人工智能 16、强人工智能 17、机器学习介绍 18、深度学习介绍 19、神经网络介绍 20、人工智能大趋势 21、人工智能的机遇 22、如何抓住人工智能发展的大趋势 23、成功人工智能经典案例 24、案例研讨:手写体数字图片识别 25、案例研讨:用CNN进行图片物体识别 26、案例研讨:宝马BMW智能汽车装配生产线 27、案例研讨:可口可乐Coca-cola全自动化生产线 28、案例研讨:将IT、嵌入式芯片、移动互联网与传统行业整合; 29、案例研讨:采用人工智能的医院智能化管理; 30、案例研讨:聊天机器人 案例研讨:汽车自动驾驶 |
深度学习概述 1、深度学习介绍 2、深度学习概念 3、深度学习特征 4、深度学习基本思想 5、浅层学习与深度学习 6、深度学习与神经网络 7、深度学习的训练过程 8、深度学习的常用模型 9、深度学习的应用 |
企业人工智能实践 1、电商平台人工智能精准推荐 2、阿里刷脸支付 3、百度人工智能导航地图 4、京东人工智能物流配送 5、腾讯人工智能游戏 6、呼叫中心智能坐席 7、内容网站网页人工智能精准推荐 8、视频网站人工智能精准推荐 9、歌曲网站人工智能精准推荐 |
大数据 1、大数据的提出背景 2、大数据时代 3、大数据思维方式 4、什么是大数据? 5、大数据概念 6、大数据生态体系剖析 7、大数据特征 8、大数据技术 9、去IOE 10、大数据时代的思路 11、思维变革 12、大数据思维方式剖析 13、大数据技术应用障碍分析 14、企业大数据实施路线图 15、互动问答 |
大数据平台Hadoop 1、Hadoop是大数据架构的事实标准 2、Hadoop工作原理及架构 3、Hadoop生态体系介绍 4、Hadoop应用现状 5、Hadoop发展趋势 6、Hadoop优势 7、实例分享:双十一亿背后的开源技术 |
云计算 1、云计算的提出背景 2、云计算的概念 3、云计算的特征 4、云计算的趋势分析 5、云计算推崇之后的反思 6、虚拟化的优缺点剖析 7、云计算在企业中的价值 8、云计算服务解决的核心问题 9、云计算典型应用场景 10、互动问答 |
为什么使用云计算 1.发展趋势与商业价值 2.成本支出 3.运营成本 4.AWS案例分享 |
企业级云计算 1.为什么要云计算、虚拟化 2.企业级云计算介绍 3.企业级云计算概念 4.企业级云计算特征 5.数据中心建设 6.云平台OpenStack介绍 |
OpenStack系统架构 1.OpenStack概念介绍 2.整体架构介绍 3.逻辑架构介绍 4.运行架构介绍 5.开发架构介绍 6.物理架构介绍 7.消息队列协议AMQP 8.消息代理RabbitMQ |