（一）統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與可視化表達(dá)
1、綜述（大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)：這些詞的確切含義）
2、假設(shè)檢驗(yàn)：“小數(shù)據(jù)”時(shí)代是怎么玩的？
3、“回歸”是數(shù)據(jù)挖掘算法嗎？
4、度量、指標(biāo)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(cāng)庫(kù)的應(yīng)用案例
8、圖表該怎么畫(huà)才對(duì)？

（二）大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)綜述
1、hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
2、spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎：lucene（solr）、ES
4、并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

（三）存儲(chǔ)在hbase中的數(shù)據(jù)
1、NoSQL（key-value）
2、Hbase：安裝
3、行鍵與列簇
4、如何利用Hbase的特點(diǎn)存儲(chǔ)行業(yè)數(shù)據(jù)
5、應(yīng)用程序如何訪問(wèn)Hbase中的數(shù)據(jù)
6、數(shù)據(jù)遷移工具：sqoop
7、Hbase的應(yīng)用場(chǎng)景

（四）Hive：為SQL開(kāi)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(kù)的區(qū)別
4、存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)的注意點(diǎn)
5、如果“想慢”，你還可以這樣…（不恰當(dāng)使用hive的案例介紹）
6、Hive的應(yīng)用場(chǎng)景

（六）Spark各組件的應(yīng)用
1、Hadoop最大的特點(diǎn)是什么？
2、Spark概述與安裝
3、Scala：你可以一直“點(diǎn)”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(chǎng)景

（七）機(jī)器學(xué)習(xí)-1
1、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)
2、工具：（早期）SPSS、SAS；
3、目前流行的工具R、Python等
4、決策樹(shù)（熵、貪心法、連續(xù)的和離散的）
5、聚類（k-means、k-medoid）
6、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異
7、機(jī)器學(xué)習(xí)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

（八）機(jī)器學(xué)習(xí)-2
1、KNN
2、關(guān)聯(lián)規(guī)則（頻繁項(xiàng)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(lì)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(jī)）

（九）機(jī)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(xiǎn)預(yù)測(cè)）
3、極大似然估計(jì)與EM算法
4、HMM（三個(gè)基本問(wèn)題：評(píng)估、解碼、學(xué)習(xí)）

（十）機(jī)器學(xué)習(xí)-4
1、遺傳算法 （交叉、選擇、變異，“同宿舍”問(wèn)題）
2、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
3、集成學(xué)習(xí)（adaboost、RF）
4、強(qiáng)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(jìn)的目標(biāo)函數(shù)
3、0.9的100次方等于幾？克服梯度消散的方法（改進(jìn)的激勵(lì)函數(shù)、BN）
4、利用“慣性”下山：改進(jìn)的優(yōu)化算法（Adagrad、RMSprop、Adam）
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、讓AI理解圖像：典型CNN
2、各種CNN
3、讓AI理解語(yǔ)言：RNN與LSTM、GRU
4、左右互搏術(shù)：GAN
5、電子游戲的新玩法：DQN
 

葉梓，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè)，高級(jí)工程師。主研方向：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。歷任國(guó)內(nèi)知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監(jiān)、資深技術(shù)專家，市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)負(fù)責(zé)人。

長(zhǎng)期負(fù)責(zé)城市信息化智能平臺(tái)的建設(shè)工作，開(kāi)展行業(yè)數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用研發(fā)工作，牽頭多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設(shè)，主持設(shè)計(jì)并搭建多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。參與國(guó)家級(jí)人工智能課題，牽頭上海市級(jí)人工智能示范應(yīng)用課題研究。

帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品，成功落地多項(xiàng)大數(shù)據(jù)、人工智能前沿項(xiàng)目，其中信息化智能平臺(tái)項(xiàng)目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應(yīng)用成果獎(jiǎng)”。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在參加國(guó)際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績(jī)。參與國(guó)家級(jí)、省級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，曾獲省部級(jí)以上的科技創(chuàng)新一等獎(jiǎng)。

1.      論文發(fā)表/項(xiàng)目經(jīng)歷

在國(guó)內(nèi)外期刊、會(huì)議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

項(xiàng)目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項(xiàng)目 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

ü  研發(fā)智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：元宇宙與虛擬數(shù)字人、基于人工智能的內(nèi)容生成（AIGC）、基于NLP技術(shù)的對(duì)話系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別系統(tǒng)、基于智能推理的行業(yè)推薦系統(tǒng)。

相關(guān)工作：

作為項(xiàng)目總負(fù)責(zé)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)分析、技術(shù)指導(dǎo)、算法指導(dǎo)等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建設(shè)市級(jí)信息平臺(tái)，完成試點(diǎn)單位接入并采集居民相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)市級(jí)平臺(tái)檔案等服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算的問(wèn)題，搭建了存儲(chǔ)全市數(shù)據(jù)的云計(jì)算平臺(tái)，并在其上進(jìn)行了基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負(fù)責(zé)技術(shù)管理、系統(tǒng)分析、云平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析與挖掘指導(dǎo)、開(kāi)發(fā)指導(dǎo)。

l  上海市城市信息化領(lǐng)域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術(shù)經(jīng)理

ü  建設(shè)內(nèi)容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實(shí)現(xiàn)；城市信息化智能平臺(tái)的升級(jí)；科研平臺(tái)的擴(kuò)展與升級(jí)；建立決策支持系統(tǒng)；評(píng)估體系的展示設(shè)計(jì)；短信平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)；違規(guī)操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負(fù)責(zé)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)、接口設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)、AI技術(shù)指導(dǎo)等。

3. 主攻方向

具有扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能理論基礎(chǔ)；了解AIGC等技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)。

精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的理論、模型、算法、調(diào)優(yōu)等；精通算法設(shè)計(jì)；

熟悉深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩大核心領(lǐng)域的實(shí)用技巧；

15年以上的程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用程序開(kāi)發(fā)架構(gòu)，獨(dú)立完成多個(gè)產(chǎn)品級(jí)軟件的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級(jí)數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標(biāo)：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識(shí)2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費(fèi)和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控應(yīng)對(duì)策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識(shí)別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 大數(shù)據(jù)時(shí)代——提升患者管理，構(gòu)建專業(yè)藥房

   

  【課程導(dǎo)言】：移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代下，實(shí)體門店面臨巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是一種機(jī)會(huì)。馬云說(shuō)：不是實(shí)體門店不行了，而是你的實(shí)體門店不行了。面臨新的沖擊實(shí)體店如何進(jìn)行創(chuàng)新，如何守住老陣地，如何利用新武器，這是所有實(shí)體連鎖共同面臨的問(wèn)題。課程從互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對(duì)我們的實(shí)體店挑戰(zhàn)和我們面臨的消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣和方式的的變化入手，通過(guò)分析新零售良品鋪?zhàn)樱懼?，名?chuàng)優(yōu)品的..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷之落地實(shí)踐鐵律

   

  課程背景：未來(lái)人貨場(chǎng)一切數(shù)字化，數(shù)據(jù)將成為一種資源，沒(méi)有數(shù)據(jù)沒(méi)有未來(lái)，企業(yè)如何構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)未來(lái)？人工智能已經(jīng)來(lái)臨，人工智能在營(yíng)銷板塊的應(yīng)用本質(zhì)就是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷！企業(yè)的ERP、CRM、報(bào)表等等僅僅是零散的死數(shù)據(jù)，如何激活流動(dòng)產(chǎn)生閉環(huán)，產(chǎn)生效益？經(jīng)驗(yàn)將成為負(fù)債，未來(lái)將利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)劃、定位、策劃、人群分析、活動(dòng)策劃，數(shù)據(jù)成為商業(yè)的起點(diǎn)！人為..

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  課程背景：數(shù)據(jù)是未來(lái)企業(yè)唯一資源，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷意味著高效、精準(zhǔn)、成本低、全自動(dòng)化，讓企業(yè)從人海戰(zhàn)、廣告戰(zhàn)、渠道戰(zhàn)的泥潭中拔出來(lái)為什么搜索廣告效果差了？為什么團(tuán)購(gòu)效果也差了？為什么傳統(tǒng)的用戶細(xì)分、STP在大數(shù)據(jù)提出的用戶畫(huà)像面前蒼白了？為什么獨(dú)角獸全靠增長(zhǎng)黑客模式崛起？企業(yè)未來(lái)如何搭建科學(xué)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷隊(duì)伍，建立科學(xué)的數(shù)字營(yíng)銷體！通過(guò)互動(dòng)獲取數(shù)據(jù)，..

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• 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)原理與應(yīng)用

   

  一、運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)選擇1.運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)2.運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)類型3.接入網(wǎng)技術(shù)選擇4.不同業(yè)務(wù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)二、全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)1.集團(tuán)業(yè)務(wù)分類及特點(diǎn)2.集團(tuán)高等級(jí)業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景3.集團(tuán)低等級(jí)業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景4.集團(tuán)高、低等級(jí)業(yè)務(wù)要求及技術(shù)選擇5.數(shù)據(jù)專線業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)6.互聯(lián)網(wǎng)專線業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)7.集..

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