紅亞科技人工智能建設(shè)方案

人工智能教學(xué)實訓(xùn)建設(shè)方案北京紅亞華宇科技有限公司第一章 發(fā)展背景 4第二章 方案優(yōu)勢 62.1. 方案優(yōu)勢 62.2. 系統(tǒng)優(yōu)勢 7第三章 教學(xué)實訓(xùn) 83.1. 學(xué)習(xí)模式 93.1.1. 實驗平臺 93.2. 練習(xí)算法 103.2.1. 算法集 103.2.2. 數(shù)據(jù)集 103.3. 在線考試 113.3.1. 理論考核 113.3.2. 實踐測評 113.4. 智能教務(wù) 123.4.1. 教學(xué)進度分析 123.4.2. 教學(xué)計劃管理 123.4.3. 實驗報告管理 123.5. 平臺管理 133.5.1. 顧客管理 133.5.2. 資源管理 133.5.3. 系統(tǒng)管理 13第四章 紅亞教學(xué)資源 144.1. 人工智能基礎(chǔ)課程資源 144.1.1. Linux基礎(chǔ) 144.1.2. 編程基礎(chǔ) 164.1.3. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 204.1.4. 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ) 224.1.5. Python數(shù)據(jù)解決 244.2. 人工智能課程資源 294.2.1. 機器學(xué)習(xí) 294.2.2. 數(shù)據(jù)分析 324.2.3. 數(shù)據(jù)挖掘 334.2.4. 深度學(xué)習(xí) 354.2.5. 自然語言解決 374.2.6. 計算機視覺 38數(shù)據(jù)安全科研保障箱 39

發(fā)展背景當今，世界無時無刻不在發(fā)生著變化。對于技術(shù)領(lǐng)域而言，普遍存在的一種巨大變化就是為大數(shù)據(jù)（Bigdata）打開了大門。隨著國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略推動實施以及配套政策的貫徹貫徹，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化，社會經(jīng)濟各領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)服務(wù)需求進一步增強，大數(shù)據(jù)的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式不停涌現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)保持高速增加態(tài)勢。并且，隨著高校獲準開設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，大數(shù)據(jù)需要的復(fù)合型人才將源源不停形成。加之海外和傳統(tǒng)行業(yè)跨界人才不停加入大數(shù)據(jù)行業(yè)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將迎來創(chuàng)新發(fā)展。大數(shù)據(jù)時代的來臨加緊了人工智能應(yīng)用的發(fā)展，隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，以及計算機算力的大幅提高，深度學(xué)習(xí)進一步提高和完善的需要得到了滿足，數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能時代已經(jīng)到來，人工智能發(fā)展進入新階段。目前，新一代人工智能有關(guān)學(xué)科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級等整體推動，正在引發(fā)鏈式突破，推動經(jīng)濟社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的結(jié)合越來越緊密。大數(shù)據(jù)及人工智能成為國際競爭的新焦點，是引領(lǐng)將來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界重要發(fā)達國家把大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展作為提高國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略，加緊出臺規(guī)劃和政策，圍繞核心技術(shù)、頂尖人才、原則規(guī)范等強化布署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。目前，我國國家安全和國際競爭形勢更加復(fù)雜，必須放眼全球，把大數(shù)據(jù)及人工智能發(fā)展放在國家戰(zhàn)略層面系統(tǒng)布局、主動籌劃，牢牢把握新階段大數(shù)據(jù)及人工智能國際競爭的戰(zhàn)略主動，打造競爭新優(yōu)勢、開拓發(fā)展新空間，有效保障國家安全。

方案優(yōu)勢方案優(yōu)勢基于云模式的智慧教育人工智能教學(xué)實訓(xùn)平臺的設(shè)計全方面貫徹“產(chǎn)、學(xué)、用、監(jiān)、評”一體化的思想和模式，從教學(xué)、實踐、使用、監(jiān)控、評定等多方面重視專業(yè)人才和特色人才的培養(yǎng)。學(xué)生能夠通過在教學(xué)平臺的學(xué)習(xí)純熟掌握人工智能的基礎(chǔ)知識,通過掌握的知識在人工智能課程實驗中進行動手實踐。本實訓(xùn)系統(tǒng)平臺方案融合操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、編程語言、Python數(shù)據(jù)解決、人工智能等課程，人工智能領(lǐng)域涉及深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言解決、計算機視覺等諸多方面，課程類型涉及基礎(chǔ)實訓(xùn)、核心技術(shù)掌握、應(yīng)用創(chuàng)新等等各層次實踐教學(xué)。從面對人工智能行業(yè)的需求、增進學(xué)生職業(yè)發(fā)展的角度，規(guī)劃建設(shè)基于云模式的人工智能教學(xué)實訓(xùn)平臺，真正在產(chǎn)業(yè)、學(xué)校及實際項目中互相配合，發(fā)揮優(yōu)勢，形成生產(chǎn)、學(xué)習(xí)、實踐、運用、監(jiān)控、評定的系統(tǒng)運作模式，從而建設(shè)大數(shù)據(jù)及人工智能特色專業(yè)。運用虛擬化教學(xué)資源，搭建實訓(xùn)實戰(zhàn)平臺，將理論學(xué)習(xí)、實踐教學(xué)和大數(shù)據(jù)及人工智能搭建、挖掘、存儲、分析實戰(zhàn)融為一體，從易到難、循序漸進，逐步提高學(xué)生的學(xué)習(xí)技能和實踐水平，提高“學(xué)”的質(zhì)量和成效。定制專業(yè)化技能評定與教學(xué)監(jiān)控功效，將學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、專業(yè)喜好、合用崗位形成報告模版。秉承著“精確、先進、創(chuàng)新”的原則，實時監(jiān)控學(xué)生操作，分析學(xué)習(xí)狀況，評定學(xué)生知識水平，從而減輕學(xué)校及教師的壓力。系統(tǒng)優(yōu)勢人工智能教學(xué)實訓(xùn)平臺基于開源的Docker環(huán)境，構(gòu)建硬件虛擬化設(shè)備，并基于同樣開源的Kubernetes架構(gòu)，實現(xiàn)GPU集群設(shè)備的自動管理和調(diào)度，以Yarn為核心，構(gòu)建了資源管理系統(tǒng)，實現(xiàn)計算任務(wù)的智能調(diào)度與沖突協(xié)調(diào)。一種基礎(chǔ)平臺的生命力，有賴于系統(tǒng)的基礎(chǔ)支撐能力與對外服務(wù)能力。在面對人工智能計算需求的建設(shè)開發(fā)上，必須要考慮如何開發(fā)組織系統(tǒng)對外服務(wù)的能力。而人工智能研發(fā)需求的兩個基本要素就是計算和數(shù)據(jù)。因此，本系統(tǒng)也著眼于組建基礎(chǔ)計算能力和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)解決能力。在計算能力建設(shè)中，系統(tǒng)將傳統(tǒng)人工智能計算辦法與計算模型、目前流行的人工智能計算模型與框架，完美地融入了整個系統(tǒng)的計算模塊中，并且與底層的硬件管理與計算資源的調(diào)度，完美地結(jié)合在一起。在數(shù)據(jù)能力的建設(shè)中，系統(tǒng)將自建一套以非構(gòu)造化數(shù)據(jù)的標記清洗，構(gòu)造化數(shù)據(jù)的清洗為重要內(nèi)容的數(shù)據(jù)解決系統(tǒng)。在系統(tǒng)底層硬件管理上，支持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通用或?qū)Ｓ糜嬎阌布瑢崿F(xiàn)對主流計算硬件的即插即用。在計算集群的設(shè)立上，往往也是分布式的，計算集群能夠分布在不同機房中，不受空間限制，是人工智能教學(xué)實訓(xùn)平臺在底層硬件管理上的特點。在系統(tǒng)最核心的調(diào)度算法上，通過系統(tǒng)本身構(gòu)建的智能化調(diào)度方略，針對不同的計算框架和機器學(xué)習(xí)辦法，系統(tǒng)自動分派對應(yīng)的計算資源，涉及解決器數(shù)量、內(nèi)存數(shù)量，使計算請求與計算資源的使用達成最優(yōu)匹配，提高計算資源的運用效率，減少單位時間的運行成本。同時，當顧客發(fā)起計算請求時，系統(tǒng)會根據(jù)顧客距離計算中心的“距離”,自動將顧客的請求適配到距離顧客近來的計算集群上，方便顧客能夠更快速地獲取計算成果，提高顧客的計算體驗。在教學(xué)管理方面，平臺自帶人工智能課程推薦功效，可為學(xué)生提供個性化課程推薦及AI課程助手，助力學(xué)生定向就業(yè)。還能夠通過大數(shù)據(jù)分析，自動生成學(xué)業(yè)報告，為學(xué)生就業(yè)提供橋梁，并作為教師教學(xué)的得力助手，為高校的學(xué)生能力培養(yǎng)及教師的工作提供強有力的支持。教學(xué)實訓(xùn)人工智能教學(xué)實訓(xùn)平臺的建設(shè)采用B/S架構(gòu)，顧客通過瀏覽器進行訪問，且支持內(nèi)網(wǎng)與外網(wǎng)同時訪問。平臺的管理功效是針對前端系統(tǒng)設(shè)立的對應(yīng)的管理功效，便于教學(xué)過程中對前端系統(tǒng)的自定義管理。系統(tǒng)課程學(xué)習(xí)模式涉及實驗平臺、項目途徑和職業(yè)途徑，滿足不同場景的教學(xué)需求。在教學(xué)管理方面，平臺自帶人工智能課程推薦功效，可為學(xué)生提供個性化課程推薦及AI課程助手，助力學(xué)生定向就業(yè)。還能夠通過大數(shù)據(jù)分析，自動生成學(xué)業(yè)報告，為學(xué)生就業(yè)提供橋梁，并作為教師教學(xué)的得力助手，為高校的學(xué)生能力培養(yǎng)及教師的工作提供強有力的支持。實訓(xùn)平臺采用私有云模式，全部課程均在云端進行，自主研發(fā)設(shè)計的教學(xué)平臺可將硬件資源進行集中調(diào)度分派，可管理大規(guī)模CPU、GPU、FPGA等高性能分布式計算集群，運用容器技術(shù)對計算資源進行虛擬化，以智能調(diào)度的方式對外提供計算服務(wù)，并依靠開源分布式計算框架和深度學(xué)習(xí)框架，支持訓(xùn)練、推理，支持CNN、RNN等多種類型的網(wǎng)絡(luò)模型，支持Xgboost等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型，適合大數(shù)據(jù)、人工智能、深度計算；課程內(nèi)容涵蓋操作系統(tǒng)、編程語言、Python數(shù)據(jù)解決、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言解決等諸多方面，課程類型涉及基礎(chǔ)實訓(xùn)、核心技術(shù)掌握、應(yīng)用創(chuàng)新等，是一種綜合性的學(xué)習(xí)研究平臺；平臺配合專用的資源監(jiān)控系統(tǒng)、課程監(jiān)控系統(tǒng)，可實時的監(jiān)控整個平臺的硬件資源負載以及學(xué)生學(xué)習(xí)的狀態(tài)，可協(xié)助教師合理的安排課程及對應(yīng)資源。學(xué)習(xí)模式實驗平臺該模式以知識體系為核心，將人工智能內(nèi)容按照不同類型的知識模塊進行分類。體系下包含了：操作系統(tǒng)、編程語言、Python數(shù)據(jù)解決、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言解決等諸多方面，該模式圍繞一種內(nèi)容展開了多方面知識的學(xué)習(xí)，與現(xiàn)在教育方式一致，保存了師生們傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)授課辦法。不僅如此，為滿足學(xué)校的已有的課程教學(xué)資源，老師能夠自定義實驗內(nèi)容及實驗鏡像，將文本類、實操類、視頻類課程上傳到教學(xué)平臺上滿足教學(xué)需求。練習(xí)算法算法集算法集提供了一種環(huán)境，顧客能夠在里面寫代碼、運行代碼、查看成果，并在其中可視化數(shù)據(jù)，并與平臺中的數(shù)據(jù)集功效進行交互式使用，可直接調(diào)用平臺當中的數(shù)據(jù)集用于算法在實際數(shù)據(jù)中的實踐測試。鑒于這些優(yōu)點，它能協(xié)助他們便捷地執(zhí)行多種端到端任務(wù)，如數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計建模、構(gòu)建/訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型等。算法集的一種特色是允許把代碼寫入獨立的cell中，然后單獨執(zhí)行。這樣做意味著顧客能夠在測試項目時單獨測試特定代碼塊，無需從頭開始執(zhí)行代碼。即使其它的IDE環(huán)境（如RStudio）也提供了這種功效，但就個人使用狀況來看，算法集的單元構(gòu)造是設(shè)計的最佳的。算法集的優(yōu)勢還體現(xiàn)在靈活性和交互性上，除了最基礎(chǔ)的Python，它還允許顧客在上面運行R語言。由于它比IDE平臺更具交互性，教師也更樂于在多種教程中用它來展示代碼。數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集功效提供數(shù)量眾多的數(shù)據(jù)集，涉及互聯(lián)網(wǎng)、零售、電商、醫(yī)療等有關(guān)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)可直接與算法集中的算法進行交互使用，為算法提供所需數(shù)據(jù)的調(diào)用支撐。教師可根據(jù)數(shù)據(jù)集的內(nèi)容、格式、數(shù)量等為學(xué)生設(shè)定開放式課題，使用真實的數(shù)據(jù)集進行大數(shù)據(jù)、人工智能項目案例解決分析，深度理解掌握如何解決這些數(shù)據(jù)，例如，教師給定一份數(shù)據(jù)讓學(xué)生進行預(yù)測實驗，學(xué)生需設(shè)計算法進行清洗與預(yù)測等。平臺提供開放式上傳功效，支持顧客將自己的數(shù)據(jù)上傳至平臺當中，并可設(shè)定與否與別人共用，可協(xié)助顧客解決數(shù)據(jù)寄存管理問題，實現(xiàn)顧客數(shù)據(jù)的開放式共享。在線考試理論考核理論考核采用在線考核模式，將單選題、多選題、判斷題、填空題、簡答題添加在試卷上，每一道題的題目、正選、分值等內(nèi)容可由管理員自行設(shè)立，簡答題題采用核心詞進行自動判分，同時也能夠由教師手動判分。實踐測評實踐測評考核模式是以實驗操作過程為考核點，也稱之為實操題考核模式，由教師在管理端設(shè)立考核環(huán)節(jié)、分值權(quán)重，平臺提供配套的實驗考試環(huán)境。學(xué)生在實際操作過程中碰到的考核點，需要根據(jù)實際成果去填寫，到最后統(tǒng)一匯總分數(shù)。該模式突破了傳統(tǒng)的考核模式，通過實操的方式來加深印象，鞏固知識。智能教務(wù)教學(xué)進度分析課程實驗含有核全局開關(guān)功效，打開全局考核后，進行全部實驗時都必須完畢實驗當中設(shè)定的每一步考核才干查看下一步。接著，系統(tǒng)不僅自動檢測到正在進行實驗，也能夠手動設(shè)定實驗狀態(tài)分析（也能夠手動設(shè)立分析目的）。查看分析成果時可查看每個班級的學(xué)生在進行每個實驗時完畢度，查看每個實驗的每個環(huán)節(jié)的通過率、完畢率、完畢進度、實驗總結(jié)信息等。教學(xué)進度分析功效可通過智能化的手段，有效協(xié)助教師分析并掌握整個班級的學(xué)習(xí)狀況，根據(jù)學(xué)生完畢實驗的進度過程進行授課，選擇重點難點部分進行針對性解說，有效減少教師授課壓力，高效完畢授課任務(wù)。教學(xué)計劃管理管理員在后臺能夠一次性布置全部的教學(xué)計劃，規(guī)定上學(xué)時間與學(xué)習(xí)課程，隨即學(xué)生通過在前端查看，即可理解到每一天的課程安排。實驗報告管理教師通過此功效查看學(xué)生的實驗報告，支持預(yù)覽和批閱等功效，后臺自動統(tǒng)計學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，展示出每個環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)通過時間、成績對的率、班級排名等信息，并將實驗數(shù)據(jù)與學(xué)生的實驗報告有機結(jié)合，形成完畢的實驗報告。此功效相較于傳統(tǒng)的實驗報告，增加了學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計功效，可大大的減輕教師的負擔，同時為教師理解班級整體的學(xué)習(xí)狀況提供的有力的支持。平臺管理顧客管理為滿足教師方便的管理班級學(xué)院，平臺提供顧客組織管理功效。其中顧客管理顯示平臺顧客的信息列表，管理端可對平臺顧客信息進行編輯與刪除，包含根據(jù)組織、專業(yè)、班級、姓名等信息進行顧客含糊篩選，便于管理平臺顧客；角色管理顯示平臺現(xiàn)有角色，顧客可編輯新的角色并賦予角色權(quán)限；組織構(gòu)造管理顯示平臺現(xiàn)有的組織機構(gòu)，管理端能夠也可根據(jù)層級分步添加組織、學(xué)院、系別、專業(yè)、班級，對同級別下的機構(gòu)進行排序。資源管理顧客能夠在此查看版本信息、顧客數(shù)量、實驗數(shù)量，資源監(jiān)控及顧客虛擬機監(jiān)控。同時后臺資源監(jiān)控中心可查看平臺的顧客數(shù)量、實驗數(shù)量、職業(yè)途徑數(shù)量、項目途徑數(shù)量、算法集數(shù)量、數(shù)據(jù)集數(shù)量、顧客分布、活躍顧客等數(shù)據(jù)；實時的CPU、內(nèi)存、硬盤、實例的使用狀況和該時刻學(xué)生實驗進行的狀態(tài)；可對虛擬機進行監(jiān)控所處的實驗環(huán)境、創(chuàng)立位置、顧客姓名、創(chuàng)立時間時間以及啟動和關(guān)閉的狀態(tài)。該功效的實現(xiàn)可便捷精確的反映出學(xué)生的問題所在，可對實驗平臺進行實時狀態(tài)的查看，又同時提高了老師的教學(xué)質(zhì)量和效率。系統(tǒng)管理郵件系統(tǒng)配備是為了減輕管理端的任務(wù)負擔，配備好郵件系統(tǒng)之后，學(xué)生在忘記登陸密碼之后能夠通過郵件找回密碼。紅亞教學(xué)資源人工智能基礎(chǔ)課程資源Linux基礎(chǔ)Linux系統(tǒng)是開源軟件，其可靠性得到必定，是當今舉世矚目、發(fā)展最快、應(yīng)用最廣的主流軟件之一。在服務(wù)器平臺、嵌入式系統(tǒng)和云計算系統(tǒng)所運行的操作系統(tǒng)中，Linux占很大比重。大數(shù)據(jù)主流框架Hadoop、Spark都架設(shè)在Linux系統(tǒng)上，因此現(xiàn)在學(xué)習(xí)和應(yīng)用Linux成為眾多顧客和學(xué)生的首選。Linux基礎(chǔ)Linux基礎(chǔ)Linux系統(tǒng)概述Linux介紹Linux應(yīng)用領(lǐng)域Linux優(yōu)勢字符操作環(huán)境使用Shell字符編輯器VILinux文獻系統(tǒng)Linux文獻ext3文獻系統(tǒng)安裝和卸載文獻系統(tǒng)進程管理Linux進程概述進程控制命令慣用命令介紹目錄操作文獻操作磁盤操作文本編輯協(xié)助命令顧客管理Linux顧客賬戶概述管理顧客和群組命令行配備顧客管理器配備系統(tǒng)監(jiān)控與備份顯示系統(tǒng)進程查看硬件信息查看日志文獻數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)軟件包管理RPM概述RPM包的命令介紹查看軟件包（檢查軟件包簽名）軟件包管理工具管理網(wǎng)絡(luò)服務(wù)守護進程服務(wù)配備FTP服務(wù)配備郵件服務(wù)器Apache服務(wù)器編程基礎(chǔ)編程基礎(chǔ)包含Python基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ)、Scala基礎(chǔ)和Java基礎(chǔ)四大模塊合計82個實驗項目。針對每一種所解說的知識點都進行了進一步分析，并使用生動形象的情境化舉例，將原本復(fù)雜的、難于理解的知識點和問題進行簡化，針對每個知識點，精心設(shè)計了對應(yīng)的問題，讓學(xué)習(xí)者不僅能掌握和理解這些知識點，并且還能夠清晰地懂得在實際工作中如何去運用。編程基礎(chǔ)Python基礎(chǔ)Python基礎(chǔ)Python介紹Python開發(fā)環(huán)境搭建Python基本數(shù)據(jù)類型Python變量Python基本輸入輸出Python模塊Python運算符與體現(xiàn)式Python選擇與循環(huán)構(gòu)造Python序列操作Python列表慣用辦法Python元組Python列表解析式與生成器體現(xiàn)式Python字符編碼Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串辦法Python正則體現(xiàn)式與re模塊Python字典創(chuàng)立與使用Python字典辦法Python集合創(chuàng)立與使用Python集合慣用運算Python文獻基本概念Python打開與關(guān)閉文獻Python文獻對象基本辦法Python數(shù)據(jù)序列化與反序列化Python文獻與文獻夾基本操作Python函數(shù)的定義和調(diào)用Python函數(shù)參數(shù)Python變量作用域Python函數(shù)返回值Python函數(shù)嵌套定義、閉包、裝飾器Python類的定義和使用Python構(gòu)造辦法與析構(gòu)辦法Python組員訪問權(quán)限Python繼承Python異常概念與常見體現(xiàn)形式Python常見異常解決構(gòu)造Python的raise語句R語言基礎(chǔ)R語言基礎(chǔ)R語言開發(fā)環(huán)境搭建R語言對象與屬性R語言向量R語言矩陣和數(shù)組R語言列表R語言數(shù)據(jù)框R語言構(gòu)建子集lapply函數(shù)apply函數(shù)mapply函數(shù)split函數(shù)tapply函數(shù)R語言重復(fù)值解決R語言排序Scala基礎(chǔ)Scala基礎(chǔ)Scala開發(fā)環(huán)境搭建Scala控制構(gòu)造和函數(shù)Scala數(shù)組有關(guān)操作Scala映射與元組Scala類與對象Scala包管理Scala繼承Scala文獻和正則體現(xiàn)式Scala特質(zhì)Scala運算符(原本為scala操作符)Scala高階函數(shù)Scala集合Scala模式匹配和樣例類Scala類型參數(shù)Scala高級類型Scala隱式轉(zhuǎn)換和隱式參數(shù)Java基礎(chǔ)Java基礎(chǔ)Java開發(fā)環(huán)境搭建Java的類和對象Java標記符、核心字與運算符Java基本數(shù)據(jù)類型Java流程控制Java繼承與多態(tài)Java抽象類與接口Java內(nèi)部類Java異常解決Java集合類Java基礎(chǔ)類庫Java泛型Java的輸入與輸出Java數(shù)據(jù)庫操作數(shù)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)字在數(shù)學(xué)體系中穩(wěn)固的位置，而大數(shù)據(jù)技術(shù)也和數(shù)學(xué)緊緊地結(jié)合在一起。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)合計信息論、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)值計算和最優(yōu)化辦法五大模塊30個教學(xué)項目。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身是一門交叉性學(xué)科，統(tǒng)計辦法為核心，因此學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就顯得尤為重要。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)信息論信息論熵聯(lián)合熵條件熵相對熵互信息最大熵模型線性代數(shù)線性代數(shù)標量向量張量范數(shù)矩陣特性分解幾個慣用距離計算概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計隨機變量概率分布貝葉斯公式盼望方差協(xié)方差常見分布函數(shù)最大似然預(yù)計數(shù)值計算數(shù)值計算數(shù)值計算概述上溢和下溢計算復(fù)雜性與NP問題最優(yōu)化辦法最優(yōu)化辦法最優(yōu)化理論概述最優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述凸集與凸集分離辦法梯度下降算法啟發(fā)式優(yōu)化辦法牛頓法和擬牛頓法數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫已是當今信息社會須臾不可脫離的重要工具，數(shù)據(jù)庫的教學(xué)也就成為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門必修課程。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)倉庫的搭建離不開傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的支持，因此，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)是為大數(shù)據(jù)的存儲做準備。數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)excelExcleExcel函數(shù)與公式Excel數(shù)據(jù)統(tǒng)計與匯總VBA程序基礎(chǔ)VBA數(shù)據(jù)類型VBA流程控制VBA綜合應(yīng)用mysqlMysqlMySQL介紹與安裝MySQL創(chuàng)立連接MySQL操作數(shù)據(jù)庫MySQL操作數(shù)據(jù)表MySQL操作數(shù)據(jù)MySQL條件限定與正則體現(xiàn)式MySQL表的連接MySQL排序、分組與過濾MySQL成果合并MySQL函數(shù)MySQL導(dǎo)入與導(dǎo)出oracleOracleOracle安裝與卸載Oracle數(shù)據(jù)類型（文本）表的創(chuàng)立與管理簡樸查詢單行函數(shù)分組統(tǒng)計查詢多表查詢SybasePowerDesigner設(shè)計工具mongodbMongoDBMongoDB介紹與安裝MongoDB創(chuàng)立連接MongoDB操作數(shù)據(jù)庫MongoDB操作集合MongoDB操作文檔MongoDB條件操作符與正則體現(xiàn)式MongoDB之Limit與Skip辦法MongoDB排序與聚合Redis+MemcacheRedis+MemcacheRedis介紹、安裝與配備Redis命令（涉及Redis鍵）Redis數(shù)據(jù)類型Redis基數(shù)統(tǒng)計Redis服務(wù)器與連接memcached介紹與安裝memcached連接memcached存儲memcached查找memcached統(tǒng)計SQLiteSQLiteSQLite介紹與安裝SQLite操作數(shù)據(jù)庫SQLite操作數(shù)據(jù)表SQLite操作數(shù)據(jù)SQLite條件限定與通配符SQLite表的連接SQLite排序、分組與過濾SQLite成果合并SQLite之Explain細節(jié)描述SQLite函數(shù)Python數(shù)據(jù)解決隨著大數(shù)據(jù)瘋狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的暴發(fā)。簡潔、開源是這款工具吸引了眾多客戶的因素。通過Python的實訓(xùn)練習(xí)，掌握數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、模型調(diào)優(yōu)等技術(shù)，實現(xiàn)人工智能與Python的完美融合。Python基礎(chǔ)知識Python基礎(chǔ)介紹Python語言概述為什么學(xué)習(xí)Python語言Python重要應(yīng)用領(lǐng)域Python開發(fā)環(huán)境搭建初識PythonPython基本數(shù)據(jù)類型Python變量Python基本輸入輸出Python模塊Python運算符與體現(xiàn)式Python選擇與循環(huán)構(gòu)造Python猜數(shù)字游戲列表與元組Python序列操作Python列表慣用辦法Python元組Python列表解析式與生成器體現(xiàn)式字符串與正則體現(xiàn)式Python字符編碼Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串辦法Python正則體現(xiàn)式與re模塊字典Python字典創(chuàng)立與使用Python字典辦法集合Python集合創(chuàng)立與使用Python集合慣用運算文獻操作Python文獻基本概念Python打開與關(guān)閉文獻Python文獻對象基本辦法Python數(shù)據(jù)序列化與反序列化Python文獻與文獻夾基本操作函數(shù)Python函數(shù)的定義和調(diào)用Python函數(shù)參數(shù)Python變量作用域Python函數(shù)返回值Python函數(shù)嵌套定義、閉包、裝飾器面對對象Python類的定義和使用Python構(gòu)造辦法與析構(gòu)辦法Python組員訪問權(quán)限Python繼承異常解決構(gòu)造Python異常概念與常見體現(xiàn)形式Python常見異常解決構(gòu)造Python的raise語句Python數(shù)據(jù)采集爬蟲初識爬蟲介紹爬蟲應(yīng)用場景爬蟲基本工作原理網(wǎng)絡(luò)請求基礎(chǔ)TCP/IP合同HTTP請求格式HTTP慣用請求頭響應(yīng)狀態(tài)碼瀏覽器發(fā)送HTTP請求的過程cookie和session使用Python發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求Requests模塊介紹使用Requests發(fā)送post請求使用Requests發(fā)送get請求使用Requests發(fā)送帶Header請求使用Requests發(fā)送帶參數(shù)請求Python爬蟲實戰(zhàn)XPATH介紹及節(jié)點選擇LXML介紹及使用對抗反爬蟲方法網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取實驗IP代理數(shù)據(jù)爬取Python數(shù)據(jù)分析分類與預(yù)測決策樹K近鄰分類算法支持向量機Python隨機森林Logistic回歸分析人工智能網(wǎng)絡(luò)慣用聚類分析算法K-Means聚類算法系統(tǒng)聚類算法DBSCAN聚類算法關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法介紹Apriori算法應(yīng)用協(xié)同過濾算法基于顧客的協(xié)同過濾算法基于物品的協(xié)同過濾算法時間序列數(shù)據(jù)分析時間序列預(yù)解決平穩(wěn)時間序列分析非平穩(wěn)時間序列分析Python重要時序模式算法離群點檢測辦法離群點檢測概述基于密度的離群點檢測辦法基于聚類的離群點檢測辦法基于距離的離群點檢測辦法數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)降維概述慣用降維辦法-1.機器學(xué)習(xí)介紹慣用降維辦法-2.機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)預(yù)備知識慣用降維辦法-3.慣用降維辦法的目的慣用降維辦法-4.慣用降維辦法解讀模型調(diào)優(yōu)與實戰(zhàn)模型評定與調(diào)優(yōu)模型評定和調(diào)優(yōu)的意義評定指標模型調(diào)優(yōu)建議與注意事項數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)電子商務(wù)的智能推薦財政收入分析電商產(chǎn)品評價分析電力竊漏識別分析電器使用狀況分析人工智能課程資源機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是人工智能中發(fā)展最快的分支之一，是人工智能的重要技術(shù)途徑。在本課程體系中，機器學(xué)習(xí)處在基礎(chǔ)地位，是學(xué)好后續(xù)課程的基礎(chǔ)。本課程講授機器學(xué)習(xí)的基本原理和辦法，涵蓋了線性回歸實驗分析、Python從零實現(xiàn)線性回歸方程、機器學(xué)習(xí)模型評定辦法對比分析、邏輯回歸實驗分析等課程的重要辦法。機器學(xué)習(xí)線性回歸線性回歸實驗分析Python從零實現(xiàn)線性回歸方程機器學(xué)習(xí)模型評定辦法對比分析邏輯回歸邏輯回歸實驗分析Python從零實現(xiàn)邏輯回歸方程項目實戰(zhàn)-信用卡交易數(shù)據(jù)欺詐檢測決策樹與集成實例決策樹算法實驗分析Python從零實現(xiàn)決策樹模型集成算法實驗分析集成模型搭建實例項目實戰(zhàn)-基于隨機森林的氣溫預(yù)測貝葉斯算法Python從零實現(xiàn)貝葉斯算法項目實戰(zhàn)-基于貝葉斯的新聞數(shù)據(jù)分類貝葉斯優(yōu)化及其工具包使用實戰(zhàn)貝葉斯分析實例聚類算法分析Python從零實現(xiàn)Kmeans算法聚類算法實驗分析支持向量機基于SVM的簡易人臉識別案例支持向量機實驗分析降維算法線性鑒別分析實驗主成分分析提高算法Xgboost建模調(diào)參實戰(zhàn)xgboost-gbdt-lightgbm算法對比分析項目實戰(zhàn)-使用lightgbm進行飯店流量預(yù)測隱馬爾科夫模型HMM實現(xiàn)中文分詞機器學(xué)習(xí)綜合項目制作自己慣用工具包特性工程實驗分析項目實戰(zhàn)-從零開始打造音樂推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)實驗分析關(guān)聯(lián)規(guī)則工具包實戰(zhàn)Python從零實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)分析建模Python時間序列分析實戰(zhàn)ARIMA模型實戰(zhàn)項目實戰(zhàn)-人口普查數(shù)據(jù)集項目實戰(zhàn)-收入預(yù)測模型學(xué)習(xí)曲線分析基于統(tǒng)計分析的電影推薦項目實戰(zhàn)-貸款申請最大利潤分析NLP-文本特性辦法對比項目實戰(zhàn)-顧客流失預(yù)警機器學(xué)習(xí)項目建模模板數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析指用合適的統(tǒng)計分析辦法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功效，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以具體研究和概括總結(jié)的過程。本課程涵蓋了數(shù)據(jù)分析的重要知識內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計分析辦法假設(shè)檢查分析有關(guān)分析方差分析科學(xué)計算庫-Numpy數(shù)據(jù)分析解決庫-Pandas可視化庫-Matplotlib可視化庫-Seaborn數(shù)據(jù)降維慣用方略數(shù)據(jù)降維分析鳶尾花數(shù)據(jù)集分析數(shù)據(jù)預(yù)解決與缺失值分析數(shù)據(jù)科學(xué)你得懂得的幾個分布實例商品可視化展示與文本解決數(shù)據(jù)分析典型案例多變量分析實例紐約出租車運行狀況分析建?；诮y(tǒng)計分析的電影推薦任務(wù)商品訂單數(shù)據(jù)集分析KIVA貸款數(shù)據(jù)分析汽車價格回歸分析手寫字體識別對比分析員工離職預(yù)測基于NLP的股價預(yù)測借貸公司數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它重要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析公司的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，協(xié)助決策者調(diào)節(jié)市場方略，減少風(fēng)險，作出對的的決策。本課程涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘的重要知識內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘典型實例解讀數(shù)據(jù)特性預(yù)解決實驗文本特性解決辦法對比項目實戰(zhàn)-愛彼迎數(shù)據(jù)集分析與建模項目實戰(zhàn)-基于相似度的酒店推薦系統(tǒng)項目實戰(zhàn)-商品銷售額回歸分析項目實戰(zhàn)-絕地求生數(shù)據(jù)集探索分析與建模項目實戰(zhàn)-銀行客戶還款可能性預(yù)測圖像特性聚類分析實踐競賽優(yōu)勝解決方案項目實戰(zhàn)-快手短視頻顧客活躍度分析項目實戰(zhàn)-工業(yè)化工生產(chǎn)預(yù)測項目實戰(zhàn)-智慧都市-道路通行時間預(yù)測特性工程建?？山忉尮ぞ甙椖繉崙?zhàn)-醫(yī)學(xué)糖尿病數(shù)據(jù)命名實體識別貸款平臺風(fēng)控模型-特性工程項目實戰(zhàn)-新聞核心詞抽取模型數(shù)據(jù)特性慣用構(gòu)建辦法項目實戰(zhàn)-用電敏感客戶分類項目實戰(zhàn)-京東購置意向預(yù)測項目實戰(zhàn)-泰坦尼克號獲救預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘慣用方略實戰(zhàn)顧客畫像分析數(shù)據(jù)特性慣用構(gòu)建辦法集成方略實例模型解釋辦法實戰(zhàn)kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查分析項目實戰(zhàn)-房價預(yù)測項目實戰(zhàn)-fbprophet時間序列預(yù)測自然語言解決慣用工具包實戰(zhàn)Pandas數(shù)據(jù)解決實戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是人工智能第三次浪潮的核心技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、機器翻譯、醫(yī)療影像解決、自然語言解決、人機博弈等眾多領(lǐng)域，使得這些領(lǐng)域獲得了突破性進展。本課程是AI課程系列中的核心，講授深度學(xué)習(xí)的原理、技巧和前沿技術(shù)。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實驗分析word2vec詞向量模型實驗基于word2vec的文本分類實戰(zhàn)維基百科數(shù)據(jù)集訓(xùn)練詞向量模型Python從零實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PyTorch框架與實戰(zhàn)PyTorch框架基本解決操作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)分類與回歸任務(wù)圖像識別核心模塊實戰(zhàn)解讀遷移學(xué)習(xí)的作用與應(yīng)用實例遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與詞向量原理解讀新聞數(shù)據(jù)集文本分類實戰(zhàn)對抗生成網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理