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Python、Spark和TensorFlow人工智能培训

刘老师

某知名咨询公司 云平台系统架构师

毕业于⼤连理⼯⼤学
简介:
精通开源的⼤数据⽣态技术和架构，Hadoop、Hive、Hbase、 Spark、Flink等开源技术栈。
有10年左右基于⼤数据解决⽅案平台、数据架构、数据中台、数据治理、数据分析和挖掘的⼤型数据湖和数
据中台项⽬架构实施经验,
⽬前任职国内知名咨询公司，先后服务于北京⼤学软件研究所、阿⾥巴巴、Teradata,实施过基于开源⼤数据技术
栈的数据湖解决⽅案和实施、湖仓⼀体架构咨询和实施、数据中台的咨询和设施
最近主要项⽬介绍:
某移动⼤数据平台架构设计和设施 (Hadoop、Spark)
四⼤⾏之⼀的数据湖咨询和实施
某⼤型商业银⾏数据中台咨询
某银⾏基于开源⼤数据技术栈数据中台的咨询和实施
某航空公司数据平台流批⼀体解决⽅案和实施
特长:
在⼤数据架构、开发、运维和优化、数据集成、 数据湖(Data Lake)、数据建模、数据挖掘/机器学习、数据
中台等⽅⾯有丰富经 验。

毕业于⼤连理⼯⼤学 简介: 精通开源的⼤数据⽣态技术和架构，Hadoop、Hive、Hbase、 Spark、Flink等开源技术栈。 有10年左右基于⼤数据解决⽅案平台、数据架构、数据中台、数据治理、数据分析和挖掘的⼤型数据湖和数 据中台项⽬架构实施经验, ⽬前任职国内知名咨询公司，先后服务于北京⼤学软件研究所、阿⾥巴巴、Teradata,实施过基于开源⼤数据技术 栈的数据湖解决⽅案和实施、湖仓⼀体架构咨询和实施、数据中台的咨询和设施 最近主要项⽬介绍: 某移动⼤数据平台架构设计和设施 (Hadoop、Spark) 四⼤⾏之⼀的数据湖咨询和实施 某⼤型商业银⾏数据中台咨询 某银⾏基于开源⼤数据技术栈数据中台的咨询和实施 某航空公司数据平台流批⼀体解决⽅案和实施 特长: 在⼤数据架构、开发、运维和优化、数据集成、 数据湖(Data Lake)、数据建模、数据挖掘/机器学习、数据 中台等⽅⾯有丰富经 验。

课程费用

5800.00 /人

课程时长

2天

成为教练

课程简介

Python、Spark和TensorFlow人工智能培训

目标收益

培训对象

课程大纲

第一天
模块一：
人工智能的行业应用与发展 		1.人工智能的行业图谱和行业发展割析
2.人工智能结合大数据的行业应用案例
3.人工智能在“互联网+”领域的应用
4.人工智能在制造业领域的应用
5.人工智能在金融、消费领域的应用
模块二：
Python数据挖掘快速入门 		1.Python语言基础快速入门
2.科学计算库Numpy
3.数据分析处理库Pandas
4.可视化库Matplotlib
5.人工智能必备Python基础
模块三：
Scikit-learn实战 		1.Scikit-learn库介绍
2.Scikit-learn安装
3.基于Scikit-learn的常用挖掘算法实战
4.基于Scikit-learn数据挖掘流程
— 数据读取
—数据标准化
—特征提取
—升维和降维
模块四：
python基于Spark的数据挖掘实战 		1.Spark Mllib介绍
2.Spark mllib 实现K-means应用
3.Spark mllib 实现贝叶斯应用
4.Spark mllib 实现决策时应用
5.Spark mllib 实现随机森林应用
6.基于Spark mllib实现信用卡挖掘模型应用
第二天：
模块五：
TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1) 		1.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述
2.TensorFlow深度学习平台的工作机制和系统架构
3.TensorFlow的安装、部署、配置和使用
4.TensorFlow的应用场景和应用案例
模块六：
TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(2) 		1.TensorFlow CNN应用操作
2.TensorFlow LSTM应用操作
3.TensorFlow在图像识别的实验操作
4.基于TensorFlow的可视化工具：5.Tensorboard简介
6.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作
7.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作
模块七：
Keras人工智能平台应用实践 		1.业界常用的AI平台：Keras人工智能平台架构
2.Keras Al平台的部署与配置
3.Keras技术实现与工作机制
4.Keras实验操作
模块八：
人工智能应用案例介绍 		1.人工智能在金融行业的使用案例介绍
2.人工智能在保险行业的使用介绍
3.人工智能实现机器人的案例介绍
第一天
模块一：
人工智能的行业应用与发展
1.人工智能的行业图谱和行业发展割析
2.人工智能结合大数据的行业应用案例
3.人工智能在“互联网+”领域的应用
4.人工智能在制造业领域的应用
5.人工智能在金融、消费领域的应用
模块二：
Python数据挖掘快速入门
1.Python语言基础快速入门
2.科学计算库Numpy
3.数据分析处理库Pandas
4.可视化库Matplotlib
5.人工智能必备Python基础
模块三：
Scikit-learn实战
1.Scikit-learn库介绍
2.Scikit-learn安装
3.基于Scikit-learn的常用挖掘算法实战
4.基于Scikit-learn数据挖掘流程
— 数据读取
—数据标准化
—特征提取
—升维和降维
模块四：
python基于Spark的数据挖掘实战
1.Spark Mllib介绍
2.Spark mllib 实现K-means应用
3.Spark mllib 实现贝叶斯应用
4.Spark mllib 实现决策时应用
5.Spark mllib 实现随机森林应用
6.基于Spark mllib实现信用卡挖掘模型应用
第二天：
模块五：
TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(1)
1.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述
2.TensorFlow深度学习平台的工作机制和系统架构
3.TensorFlow的安装、部署、配置和使用
4.TensorFlow的应用场景和应用案例
模块六：
TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践(2)
1.TensorFlow CNN应用操作
2.TensorFlow LSTM应用操作
3.TensorFlow在图像识别的实验操作
4.基于TensorFlow的可视化工具：5.Tensorboard简介
6.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作
7.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作
模块七：
Keras人工智能平台应用实践
1.业界常用的AI平台：Keras人工智能平台架构
2.Keras Al平台的部署与配置
3.Keras技术实现与工作机制
4.Keras实验操作
模块八：
人工智能应用案例介绍
1.人工智能在金融行业的使用案例介绍
2.人工智能在保险行业的使用介绍
3.人工智能实现机器人的案例介绍

课程费用

5800.00 /人

课程时长

2天

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