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智能计算平台应用开发(高级)

  • 100课时(建议每周学习0小时)
  • 操作系统原理、数据库原理、大数据采集系统原理、Python机器学习原理、人工智能项目开发与管理、深度学习原理与应用、自然语言处理原理与应用、图像处理原理与应用、语音识别原理与应用等先修知识
  • 自主模式

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    智能计算平台应用开发(高级)
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本课程立足人工智能和智能计算人才需求,以企业实际智能计算应用案例为载体,以企业涉及的智能计算平台应用开发技术为核心,以“职业岗位—学习领域—技能知识点—实验项目”为主线,以实际工作技能知识点为导向,以职业认证为抓手,以企业需求为依据,从宏观到微观,从易到难,遵循学生职业能力培养基本规律,科学设计技能学习路线和和实验项目

课程概览


本课程是人工智能等专业的专业核心课程,主要目标是培养人工智能等专业学生的IDE集成开发环境的部署、管理、故障诊断处理、数据高级处理与析、人工智能应用产品开发测试等能力。通过本课程的学习完成IDE集成开发环境的部署、管理、故障诊断处理、数据高级处理与析、人工智能应用产品开发测试等工作任务。本课程以企业需求为导向,通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系,将企业的教育资源融入到教学体系中,确保学生学习到最先进和实用的人工智能技术。学完本课程后,学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。


 



授课讲师

方少群

拥有15年工作经验,10年教学工作经验,现任腾科软件教学部总监,华为认证官方讲师,Cloudera认证官方讲师,华为首批物联网(IoT)、人工智能(AI)认证讲师。精通JavaEE的各种开发模式和开发框架,擅长电子商务系统的开发及高并发问题的解决;熟悉一些常用的智能硬件,如智能摄像头、智能手表/手环、智能路灯等。精通华为物联网开发技术。精通大数据离线分析和实时分析相关技术,如hadoop、hbase、hive、zookeeper、spark、storm、Kafka等。精通python、TensorFlow、图像识别、语音识别、人机对话和百度人工智能接口开发。 项目经验: 1、飞腾科技有限公司项目经理,负责项目管理和研发 2、神州数码项目组长,负责项目管理和研发 3、广州权度网络科技有限公司项目经理,负责物联网项目管理与研发 4、电信业务管理系统的项目管理和研发 5、神州数码电子商务系统的开发 6、巨海微信公众号开发 7、珠海立丰国际货运公众号平台开发 8、智能停车项目、智能家居项目、门禁系统、智慧路灯等

课程大纲
  • 第1章智能计算平台应用开发(高级)概述
  •     第1节课程介绍
  •     第2节智能计算平台应用开发技能点简介
  •     第3节 智能计算平台应用开发(高级)知识.概要
  • 第2章智能计算高级环境
  •     第1节本地IDE开发环境——PyCharm(上)
  •     第2节本地IDE开发环境——PyCharm(下)
  •     第3节本地IDE开发环境——Eclipse
  •     第4节ModelArts简介
  • 第3章平台管理
  •     第1节系统管理
  •     第2节问题管理——问题管理简介及流程.
  •     第3节问题管理——常用问题管理工具
  •     第4节重大事件管理
  • 第4章数据存储
  •     第1节分布式存储系统
  •     第2节分布式数据库简介
  •     第3节常见关系型分布式数据库的技术架构
  •     第4节分布式非关系型数据库HBase和MongoDB
  •     第5节分布式非关系型数据库Redis
  •     第6节分布式数据库构建与配置实例
  •     第7节常见的分布式文件系统工具
  •     第8节 分布式文件系统构建与配置实例
  • 第5章数据处理
  •     第1节 数据预处理(上)
  •     第2节 数据预处理(下)
  •     第3节特征工程—特征选择
  •     第4节特征工程—特征降维和特征构造
  • 第6章数据备份及恢复
  •     第1节容灾备份的概念
  •     第2节常见容灾方案
  •     第3节OceanStor容灾备份示例
  • 第7章深度学习基础算法建模
  •     第1节 深度学习概述
  •     第2节常见深度学习算法——全连接神经网络
  •     第3节常见深度学习算法——卷积神经网络
  •     第4节常见深度学习算法——循环神经网络(上)
  •     第5节常见深度学习算法——循环神经网络(下)
  •     第6节常见深度学习算法——生成对抗网络和迁移学习
  •     第7节计算机视觉与深度学习——图像分割
  •     第8节 计算机视觉与深度学习——图像分类
  •     第9节计算机视觉与深度学习——目标检测
  •     第10节计算机视觉与深度学习——目标跟踪
  •     第11节自然语言处理与深度学习——词向量模型
  •     第12节自然语言处理与深度学习——信息抽取
  •     第13节自然语言处理与深度学习——情感分析和语义分析
  •     第14节自然语言处理与深度学习——机器翻译.
  •     第15节语音与深度学习——语音识别(上)
  •     第16节语音与深度学习——语音识别(下)
  •     第17节语音与深度学习——语音合成
  • 第8章人工智能算法优化
  •     第1节超参数优化
  •     第2节自动机器学习
  •     第3节并行计算的原理简介
  •     第4节并行计算的方法与实践
  •     第5节混合精度训练
  • 第9章人工智能高级应用软件开发
  •     第1节人工智能软件开发概述
  •     第2节软件过程模型
  •     第3节开发活动
  •     第4节边缘计算简介
  •     第5节智能驾驶边缘计算实例
  •     第6节 智能边缘平台
  •     第7节 高级人工智能产品测试
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容

课程名称:
智能计算平台应用开发(高级)
课程现价:
0
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