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葉梓
  • 葉梓國內(nèi)知名上市IT企業(yè)的資深技術(shù)專家,高級工程師
  • 擅長領(lǐng)域: 人工智能 大數(shù)據(jù)
  • 講師報價: 面議
  • 常駐城市:上海市
  • 學(xué)員評價: 暫無評價 發(fā)表評價
  • 助理電話: 13006597891 QQ:2116768103 微信掃碼加我好友
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大數(shù)據(jù) 與人工智能

主講老師:葉梓
發(fā)布時間:2021-05-21 14:49:59
課程詳情:

(一)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)倉庫與可視化表達

1、  綜述(大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(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、  hadoopHDFSMap-ReduceHbaseHivesqooppigoozie

2、  sparkscalaspark-SQLspark-Streaming

3、  搜索引擎:lucenesolr)、ES

4、  并發(fā)的機器學(xué)習(xí)工具:R-hadoopspark-MLLIB spark-Rpyspark

 

(三)存儲在hbase中的數(shù)據(jù)

1、  NoSQLkey-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…(不恰當使用hive的案例介紹)

6、  Hive的應(yīng)用場景

 

(六)Spark各組件的應(yīng)用

1、  Hadoop最大的特點是什么?

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

 

(七)機器學(xué)習(xí)-1

1、  數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)與機器學(xué)習(xí)

2、  工具:(早期)SPSSSAS

3、  目前流行的工具RPython

4、  決策樹(熵、貪心法、連續(xù)的和離散的)

5、  聚類(k-meansk-medoid

6、  監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異

7、  機器學(xué)習(xí)性能評價指標

 

(八)機器學(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(最大間隔、核函數(shù)、多分類的支持向量機)

 

(九)機器學(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))

 

(十)機器學(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)(adaboostRF

4、  強化學(xué)習(xí)

 

(十一)深度學(xué)習(xí)-1

1、  連接主義的興衰

2、  地形要更陡:改進的目標函數(shù)

3、  0.9100次方等于幾?克服梯度消散的方法(改進的激勵函數(shù)、BN

4、  利用“慣性”下山:改進的優(yōu)化算法(AdagradRMSpropAdam

5、  防止“大鍋飯”:dropout

6、  記憶的關(guān)鍵是“合理的忘記”:weight decay

 

(十二)深度學(xué)習(xí)-2

1、  AI理解圖像:典型CNN

2、  各種CNN

3、  AI理解語言:RNNLSTMGRU

4、  左右互搏術(shù):GAN

5、  電子游戲的新玩法:DQN

 


授課見證
推薦講師

馬成功

Office超級實戰(zhàn)派講師,國內(nèi)IPO排版第一人

講師課酬: 面議

常駐城市:北京市

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賈倩

注冊形象設(shè)計師,國家二級企業(yè)培訓(xùn)師,國家二級人力資源管理師

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學(xué)員評價:

鄭惠芳

人力資源專家

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晏世樂

資深培訓(xùn)師,職業(yè)演說家,專業(yè)咨詢顧問

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學(xué)員評價:

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實戰(zhàn)人才培養(yǎng)應(yīng)用專家

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