課程簡介
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。
人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等,總的說來,人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
云計(jì)算就是利用系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)把超大規(guī)模服務(wù)器資源整合起來,為用戶提供靈活與快速的資源分配和任務(wù)調(diào)度能力。這里的超大規(guī)模、資源整合、靈活與快速都體現(xiàn)著云計(jì)算應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)迅速普及和數(shù)據(jù)爆炸所帶來的問題的能力。云計(jì)算是采用哪些IT技術(shù)來切實(shí)可行的解決這些問題的呢?最為核心的兩大技術(shù)就是虛擬化、云計(jì)算管理平臺,這兩大技術(shù)實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理;并且通過云計(jì)算管理平臺為用戶提供虛擬機(jī)租賃服務(wù)等。
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的快速到來,以及大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)生活中迅速應(yīng)用,數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等重要性越發(fā)突出,本課程是針對大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn),尹老師總結(jié)多年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn),而精心設(shè)計(jì)的課程,課程內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等內(nèi)容,以及人工智能的應(yīng)用范圍、發(fā)展前景剖析。
目標(biāo)收益
培訓(xùn)對象
1、對大數(shù)據(jù)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等感興趣的人員;
2、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI相關(guān)從業(yè)者;
3、系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員;
4、牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人;
5、政府機(jī)關(guān),金融保險(xiǎn)、移動互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)單位的負(fù)責(zé)人;
6、高校、科研院所大數(shù)據(jù)研究人員,涉及到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的人員;
7、數(shù)據(jù)倉庫管理人員、建模人員,分析和開發(fā)人員、系統(tǒng)管理人員、數(shù)據(jù)庫管理人員以及對數(shù)據(jù)倉庫感興趣的其他人員;
課程大綱
人工智能概述與趨勢 |
1、案例研討:AlphaGo的基本原理,AlphaGo與職業(yè)棋手的對局分析 2、人工智能的歷史 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、人工智能的基礎(chǔ) 7、對智慧、知識和人類技能的態(tài)度 8、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 9、人工智能發(fā)展水平及趨勢 10、人工智能當(dāng)前發(fā)展水平 11、人工智能未來趨勢預(yù)測 12、人工智能發(fā)展的最終目標(biāo) 13、人工智能的國際主要流派和發(fā)展路線 14、人工智能的國內(nèi)研究情況 15、弱人工智能 16、強(qiáng)人工智能 17、機(jī)器學(xué)習(xí)介紹 18、深度學(xué)習(xí)介紹 19、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 20、人工智能大趨勢 21、人工智能的機(jī)遇 22、如何抓住人工智能發(fā)展的大趨勢 23、成功人工智能經(jīng)典案例 24、案例研討:手寫體數(shù)字圖片識別 25、案例研討:用CNN進(jìn)行圖片物體識別 26、案例研討:寶馬BMW智能汽車裝配生產(chǎn)線 27、案例研討:可口可樂Coca-cola全自動化生產(chǎn)線 28、案例研討:將IT、嵌入式芯片、移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)整合; 29、案例研討:采用人工智能的醫(yī)院智能化管理; 30、案例研討:聊天機(jī)器人 案例研討:汽車自動駕駛 |
深度學(xué)習(xí)概述 |
1、深度學(xué)習(xí)介紹 2、深度學(xué)習(xí)概念 3、深度學(xué)習(xí)特征 4、深度學(xué)習(xí)基本思想 5、淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 6、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程 8、深度學(xué)習(xí)的常用模型 9、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 |
企業(yè)人工智能實(shí)踐 |
1、電商平臺人工智能精準(zhǔn)推薦 2、阿里刷臉支付 3、百度人工智能導(dǎo)航地圖 4、京東人工智能物流配送 5、騰訊人工智能游戲 6、呼叫中心智能坐席 7、內(nèi)容網(wǎng)站網(wǎng)頁人工智能精準(zhǔn)推薦 8、視頻網(wǎng)站人工智能精準(zhǔn)推薦 9、歌曲網(wǎng)站人工智能精準(zhǔn)推薦 |
大數(shù)據(jù) |
1、大數(shù)據(jù)的提出背景 2、大數(shù)據(jù)時(shí)代 3、大數(shù)據(jù)思維方式 4、什么是大數(shù)據(jù)? 5、大數(shù)據(jù)概念 6、大數(shù)據(jù)生態(tài)體系剖析 7、大數(shù)據(jù)特征 8、大數(shù)據(jù)技術(shù) 9、去IOE 10、大數(shù)據(jù)時(shí)代的思路 11、思維變革 12、大數(shù)據(jù)思維方式剖析 13、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用障礙分析 14、企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施路線圖 15、互動問答 |
大數(shù)據(jù)平臺Hadoop |
1、Hadoop是大數(shù)據(jù)架構(gòu)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn) 2、Hadoop工作原理及架構(gòu) 3、Hadoop生態(tài)體系介紹 4、Hadoop應(yīng)用現(xiàn)狀 5、Hadoop發(fā)展趨勢 6、Hadoop優(yōu)勢 7、實(shí)例分享:雙十一億背后的開源技術(shù) |
云計(jì)算 |
1、云計(jì)算的提出背景 2、云計(jì)算的概念 3、云計(jì)算的特征 4、云計(jì)算的趨勢分析 5、云計(jì)算推崇之后的反思 6、虛擬化的優(yōu)缺點(diǎn)剖析 7、云計(jì)算在企業(yè)中的價(jià)值 8、云計(jì)算服務(wù)解決的核心問題 9、云計(jì)算典型應(yīng)用場景 10、互動問答 |
為什么使用云計(jì)算 |
1.發(fā)展趨勢與商業(yè)價(jià)值 2.成本支出 3.運(yùn)營成本 4.AWS案例分享 |
企業(yè)級云計(jì)算 |
1.為什么要云計(jì)算、虛擬化 2.企業(yè)級云計(jì)算介紹 3.企業(yè)級云計(jì)算概念 4.企業(yè)級云計(jì)算特征 5.數(shù)據(jù)中心建設(shè) 6.云平臺OpenStack介紹 |
OpenStack系統(tǒng)架構(gòu) |
1.OpenStack概念介紹 2.整體架構(gòu)介紹 3.邏輯架構(gòu)介紹 4.運(yùn)行架構(gòu)介紹 5.開發(fā)架構(gòu)介紹 6.物理架構(gòu)介紹 7.消息隊(duì)列協(xié)議AMQP 8.消息代理RabbitMQ |
人工智能概述與趨勢 1、案例研討:AlphaGo的基本原理,AlphaGo與職業(yè)棋手的對局分析 2、人工智能的歷史 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、人工智能的基礎(chǔ) 7、對智慧、知識和人類技能的態(tài)度 8、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 9、人工智能發(fā)展水平及趨勢 10、人工智能當(dāng)前發(fā)展水平 11、人工智能未來趨勢預(yù)測 12、人工智能發(fā)展的最終目標(biāo) 13、人工智能的國際主要流派和發(fā)展路線 14、人工智能的國內(nèi)研究情況 15、弱人工智能 16、強(qiáng)人工智能 17、機(jī)器學(xué)習(xí)介紹 18、深度學(xué)習(xí)介紹 19、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 20、人工智能大趨勢 21、人工智能的機(jī)遇 22、如何抓住人工智能發(fā)展的大趨勢 23、成功人工智能經(jīng)典案例 24、案例研討:手寫體數(shù)字圖片識別 25、案例研討:用CNN進(jìn)行圖片物體識別 26、案例研討:寶馬BMW智能汽車裝配生產(chǎn)線 27、案例研討:可口可樂Coca-cola全自動化生產(chǎn)線 28、案例研討:將IT、嵌入式芯片、移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)整合; 29、案例研討:采用人工智能的醫(yī)院智能化管理; 30、案例研討:聊天機(jī)器人 案例研討:汽車自動駕駛 |
深度學(xué)習(xí)概述 1、深度學(xué)習(xí)介紹 2、深度學(xué)習(xí)概念 3、深度學(xué)習(xí)特征 4、深度學(xué)習(xí)基本思想 5、淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 6、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程 8、深度學(xué)習(xí)的常用模型 9、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 |
企業(yè)人工智能實(shí)踐 1、電商平臺人工智能精準(zhǔn)推薦 2、阿里刷臉支付 3、百度人工智能導(dǎo)航地圖 4、京東人工智能物流配送 5、騰訊人工智能游戲 6、呼叫中心智能坐席 7、內(nèi)容網(wǎng)站網(wǎng)頁人工智能精準(zhǔn)推薦 8、視頻網(wǎng)站人工智能精準(zhǔn)推薦 9、歌曲網(wǎng)站人工智能精準(zhǔn)推薦 |
大數(shù)據(jù) 1、大數(shù)據(jù)的提出背景 2、大數(shù)據(jù)時(shí)代 3、大數(shù)據(jù)思維方式 4、什么是大數(shù)據(jù)? 5、大數(shù)據(jù)概念 6、大數(shù)據(jù)生態(tài)體系剖析 7、大數(shù)據(jù)特征 8、大數(shù)據(jù)技術(shù) 9、去IOE 10、大數(shù)據(jù)時(shí)代的思路 11、思維變革 12、大數(shù)據(jù)思維方式剖析 13、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用障礙分析 14、企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施路線圖 15、互動問答 |
大數(shù)據(jù)平臺Hadoop 1、Hadoop是大數(shù)據(jù)架構(gòu)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn) 2、Hadoop工作原理及架構(gòu) 3、Hadoop生態(tài)體系介紹 4、Hadoop應(yīng)用現(xiàn)狀 5、Hadoop發(fā)展趨勢 6、Hadoop優(yōu)勢 7、實(shí)例分享:雙十一億背后的開源技術(shù) |
云計(jì)算 1、云計(jì)算的提出背景 2、云計(jì)算的概念 3、云計(jì)算的特征 4、云計(jì)算的趨勢分析 5、云計(jì)算推崇之后的反思 6、虛擬化的優(yōu)缺點(diǎn)剖析 7、云計(jì)算在企業(yè)中的價(jià)值 8、云計(jì)算服務(wù)解決的核心問題 9、云計(jì)算典型應(yīng)用場景 10、互動問答 |
為什么使用云計(jì)算 1.發(fā)展趨勢與商業(yè)價(jià)值 2.成本支出 3.運(yùn)營成本 4.AWS案例分享 |
企業(yè)級云計(jì)算 1.為什么要云計(jì)算、虛擬化 2.企業(yè)級云計(jì)算介紹 3.企業(yè)級云計(jì)算概念 4.企業(yè)級云計(jì)算特征 5.數(shù)據(jù)中心建設(shè) 6.云平臺OpenStack介紹 |
OpenStack系統(tǒng)架構(gòu) 1.OpenStack概念介紹 2.整體架構(gòu)介紹 3.邏輯架構(gòu)介紹 4.運(yùn)行架構(gòu)介紹 5.開發(fā)架構(gòu)介紹 6.物理架構(gòu)介紹 7.消息隊(duì)列協(xié)議AMQP 8.消息代理RabbitMQ |