上海電信行業(yè)大數(shù)據(jù)培訓

課程簡介：
本學習培訓實踐活動與基礎理論并舉，根據(jù)基礎理論解讀，優(yōu)化算法論述，實例分析和編號實踐活動，及其對全新的人工智能技術優(yōu)化算法的發(fā)展趨勢和網(wǎng)絡的剖析和詳細介紹，使學生不但把握深度學習，人工智能技術行業(yè)常用算法，并且具備一定的創(chuàng)新性,將我人工智能技術的前沿和網(wǎng)絡技術性.
此外,教師將好幾個電信網(wǎng)領域的大數(shù)據(jù)與AI新項目/經(jīng)典案例,開展萃取和提煉出,編造了大明電信公司實例,便于將大數(shù)據(jù),多種多樣算飯串連起來,根據(jù)TensorFlow程序編寫實踐活動,將人工智能技術運用到學生的具體金融機構業(yè)務中,更為接近學生的日常事務.

終實踐活動中的業(yè)務數(shù)據(jù)信息復雜多變,環(huán)境模擬數(shù)據(jù)信息可能簡單化或歪曲業(yè)務難題,因此 此次學習培訓的數(shù)據(jù)信息都來自于抗過敏以后的業(yè)務數(shù)據(jù)信息,便于學生可以將所教無縫拼接運用到具體工作上.

課程大綱：
部分:人工智能技術和深度學習簡述
1大數(shù)據(jù)與人工智能技術簡述
兩人工智能化的界定
設備對人的大腦的模仿游戲—圖靈測試
智能化的內涵與外延
AI與人們智能化的差別
3電信網(wǎng)應用領域實例詳細介紹
第二一部分:大數(shù)據(jù)Hadoop/Spark系統(tǒng)架構圖學習培訓
1大數(shù)據(jù)之Hadoop詳細介紹
Hadoop與hadoop社區(qū)簡介
Hadoop的系統(tǒng)架構
Hadoop常見部件介紹，Hive,pig,HBase,ZK介紹
Hadoop在互聯(lián)網(wǎng)技術和電信網(wǎng)金融業(yè)的應用簡介
2HDFS
Hadoop的系統(tǒng)文件一覽
HDFS介紹
HDFS系統(tǒng)架構
HDFS的實際操作
HDFS文檔的建立刪掉增加實際操作
3大數(shù)據(jù)之Spark詳細介紹
Spark手機軟件棧詳細介紹
Spark每日任務的調節(jié)和監(jiān)管
Spark工作的裝包，遞交和運作監(jiān)管
Spark的配備和調優(yōu)
4s店parkSQL
聯(lián)接SparkSQL
SparkSQL的表實際操作
SparkSQL的JavaAPI實際操作
SparkSQL的配備和調優(yōu)
第三一部分:優(yōu)化算法與模型學習培訓
1統(tǒng)計分析類模型簡略詳細介紹
線性回歸模型簡略詳細介紹
邏輯回歸模型和情景簡述
兩人工神經(jīng)網(wǎng)絡
從邏輯回歸到人力神經(jīng)網(wǎng)絡
深層神經(jīng)網(wǎng)絡
設計方案深層神經(jīng)網(wǎng)絡的佳實踐
3卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
卷積層詳細介紹
池化層
全連接層
DropOut正則化
常見主要參數(shù)詳細介紹和CNN優(yōu)化
4循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
RNN運用簡述
時間序列分析LSTM模型
自然語言理解解決基本
雙重RNN與深層RNN
RNN完成實例
第四一部分:大明電信網(wǎng)實例實踐活動
1實例詳細介紹
大明電信網(wǎng)的收益和盈利持續(xù)下降,遭遇極大的挑戰(zhàn),高管科學研究后發(fā)覺下列三個難題是元兇:
高使用價值顧客的流動率升高
顧客投訴量升高
個人信用貸款毀約率升高
業(yè)務部,信息化管理部,業(yè)務支撐點等每個部門擬選用TensorFlow創(chuàng)建深度學習模型,根據(jù)持續(xù)提升的綜合服務平臺，提升用戶黏性、業(yè)務需求量來減少客戶不選擇我們，為客戶出示人性化服務,提升客戶ARPU
2創(chuàng)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件
構建hadoop大數(shù)據(jù)群集
構建Spark大數(shù)據(jù)群集
從業(yè)務系統(tǒng)軟件/數(shù)據(jù)庫查詢收集客戶資料,業(yè)務數(shù)據(jù)信息,客戶網(wǎng)上紀錄等數(shù)據(jù)信息
根據(jù)SQL方法獲得大數(shù)據(jù)群集中的顧客,業(yè)務數(shù)據(jù)信息
3TensorFlow實踐活動
Tensorflow詳細介紹
撰寫個TensorFlow程
4應用邏輯回歸對客戶細分
數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)預處理
創(chuàng)建模型,對客戶開展歸類
模型的點評和調優(yōu)
5設計方案人力神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法,改善歸類的實際
設計方案人力神經(jīng)網(wǎng)絡模型
模型的點評和調優(yōu)
比照邏輯性回歸算法和人力神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法
6應用循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡開展預測分析
搜集業(yè)務的特點數(shù)據(jù)信息
應用循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法,創(chuàng)建業(yè)務預測分析模型
模型的點評和調優(yōu)
7應用卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡開展圖像識別技術
應用經(jīng)典的卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡googleNet,對大明電信網(wǎng)的各種各樣單據(jù),各種各樣業(yè)務單中的手寫體和印刷體協(xié)同鑒別
搜集顧客的圖象數(shù)據(jù)信息
選用經(jīng)典的卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡,鑒別進到營業(yè)網(wǎng)點的顧客
對高使用價值客戶開展客戶關系維護和目的性的營銷

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