大数据人工智能AI专家级精品课程

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大数据人工智能AI

上课时间:19年05月 至 24年04月

¥51622.22

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课程概述

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老师介绍

  • 陈敬雷

    陈敬雷

    陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员。陈敬雷拥有十几年互联网从业经验,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有着丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。
简  介 一、课程优势: 本课程由来自互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,涵盖了一线互联网热门技术,是真正的互联网工业级实战项目。 二、课程板块划分: 大数据基础、docker容器、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、编程基础、深度学习框架、神经网络算法、自然语言处理应用、完整工业级系统实战。
课程咨询请加老师 微信:Chenjinglei88

大数据人工智能AI牛人课程介绍:(专家级精品)


一、课程优势

本课程由来自互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,覆盖技术面很广,涵盖了一线互联网所有热门技术,是真正的互联网工业级实战项目。


二、课程板块划分

互联网公司大数据和人工智能那些事、大数据基础、大数据算法系统架构、Docker容器部署、Mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、Python编程、Java编程、Scala编程、深度学习框架、神经网络算法、自然语言处理应用、推荐算法系统实战、人脸识别实战、对话机器人实战、就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导等。

三、老师介绍

陈敬雷  CTO&首席科学家

充电了么创始人,中国首席数据官联盟专家委员,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。

目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。


四、具体课程细节:
 

本系列课程详细介绍:

1、《分布式机器学习实战》大数据人工智能专家级精品课各个章节内容详细介绍

大数据和人工智能:

2、大数据介绍

3、人工智能介绍

4、大数据和人工智能的联系和区别

大数据部门组织架构和团队建设:

5、大数据部门组织架构和团队建设

大数据部门各个职位技能需求、薪资水平、职业生涯规划:

6、大数据部门各个职位技能需求、市场薪资水平

7、职业生涯规划和发展路径更新升级版

大数据算法系统架构:

8、推荐系统架构设计【可试听】

9、个性化搜索引擎架构设计

10、用户画像系统架构设计【可试听】

11、大数据算法系统经典应用场景

Hadoop大数据平台:

12、Hadoop核心原理和介绍

13、Linux系统常用命令基于互联网公司正式环境Centos 7

14、Hadoop安装和部署实战

15、Hadoop的Web管理界面介绍

Hive数据仓库:

16、Hive数据仓库建设

17、Hive数据仓库Linux生产服务器实战操作【可试听】

Sqoop数据ETL工具:

18、Sqoop大数据ETL工具实战

19、Sqoop安装Docker服务器环境操作实战

20、基于Docker的Mysql容器安装和Sqoop操作Hadoop集群实战【可试听】

Python编程:

21、Python介绍

22、Windows下Python环境搭建和Pycharm开发工具操作实战

23、Linux环境Centos 7系统之Python环境搭建操作实战

24、苹果mac系统之Python环境搭建操作实战

25、Python基础语法操作实战

26、数据类型之数字和布尔型

27、数据类型之字符串

28、数据类型之List列表

29、数据类型之Tuple元组

30、数据类型之Dict字典

31、数据类型之Set集合

32、数据类型之日期和时间

33、操作符之算术运算符

34、操作符之比较运算符

35、操作符之赋值运算符

36、操作符之位运算符

37、操作符之逻辑运算符

38、操作符之成员运算符

39、操作符之身份运算符

40、操作符之运算符优先级

41、控制流程之条件控制语句if else

42、控制流程之循环语句While-For

43、函数

44、Python面向对象编程

45、文件读写IO操作【可试听】

46、错误异常处理机制try/except/finally

47、Python的Web开发框架Flask

Java和Scala语言编程:

48、Java和Scala开发环境配置IntelliJ IDEA工具操作实战

49、快速上手Java编程

50、Java面向对象高级编程和数据库编程操作

51、大数据Spark之Scala语言编程

Hbase实战:

52、Hbase实战

53、Hbase Shell常用命令服务器操作实战

54、Hive集成Hbase查询数据服务器操作实战【可试听】

Spark分布式内存计算:

55、Spark分布式内存计算实战

56、大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战

57、Spark分布式操作Hbase编程实战

Docker容器部署:

58、Docker容器实战

Mahout分布式机器学习平台:

59、推荐算法itembase协同过滤

Spark分布式机器学习平台:

60、Word2Vec词向量模型算法原理

61、Word2Vec源码解析和在Linux服务器部署操作实战

62、Learning to rank排序学习算法(ListWise - LambdaMART源码实现)

63、推荐算法ALS交替最小二乘法

64、逻辑回归

65、随机森林

66、GBDT梯度提升决策树

67、SVM支持向量机

68、贝叶斯

69、决策树

70、序列模式挖掘prefixSpan

主流深度学习框架:

71、Tensorflow深度学习框架

72、mxnet多GPU深度学习框架

神经网络算法:

73、MLP多层感知机算法

74、CNN卷积神经网络

75、RNN循环神经网络,

76、LSTM长短期记忆神经网络

77、Seq2Seq端到端神经网络【可试听】

78、GAN生成对抗网络

79、深度强化学习DQN

自然语言处理应用:

80、自然语言处理之中文分词和词性标注算法

81、自然语言处理之关键词提取和文本摘要算法

82、自然语言处理之文本自动分类算法

83、自然语言处理之语言模型LM

推荐算法系统实战:

84、推荐系统架构设计

85、推荐数据仓库集市

86、推荐系统ETL数据处理

87、CF协同过滤用户行为挖掘

88、推荐系统ContentBase文本挖掘算法

89、用户画像兴趣标签提取算法

90、基于用户心理学模型推荐

91、推荐系统多策略融合算法

92、准实时在线学习推荐引擎

93、Redis分布式缓存处理

94、分布式搜索引擎

95、推荐Rerank二次重排序算法(基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的算法思想做二次排序)【可试听】

96、推荐Rerank二次重排序算法(基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序)

97、推荐Rerank二次重排序算法(基于加权公式思想做二次排序)

98、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法

99、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析

100、在线AB测试推荐效果评估

101、离线AB测试推荐效果评估

102、推荐位管理平台

人脸识别实战:

103、人脸识别原理与介绍

104、人脸识别应用场景

105、人脸检测与对齐原理及介绍

106、人脸检测与对齐核心源代码解析

107、人脸检测与对齐项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

108、人脸识别比对原理和项目介绍

109、人脸识别比对核心源代码解析

110、人脸识别比对项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

111、人脸年龄识别原理及项目介绍【可试听】

112、人脸年龄识别核心源代码解析

113、人脸年龄识别项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战【可试听】

114、人脸性别识别

对话机器人实战:

115、对话机器人原理与介绍

116、基于TensorFlow对话机器人项目实战【可试听】

117、基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理

118、基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和Linux服务器训练模型过程操作实战

119、基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

120、基于MXNet对话机器人项目实战

121、基于MXNet对话机器人项目实战源码解析

122、基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

123、基于深度强化学习机器人

124、基于搜索引擎对话机器人

125、对话机器人的Web服务工程化

就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导:

126、就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导系列课介绍

127、怎么写一份漂亮的简历?【可试听】

128、哪些招聘网站是比较好的?

129、通过内推方式找工作?成功率高?

130、通过猎头找工作?薪资高?

131、面试前准备:学习、其它有针对性的个性化准备等

132、面试过程中的技巧

133、面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试?

134、面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等

135、作为新员工入职后的工作中的经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期?

136、职业生涯如何规划?下次找工作找什么样的?如何晋升?


五、机构品牌介绍:

充电了么app是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。

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充电了么官网:www.chongdianleme.com

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* 课程提供者:充电了么