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大數(shù)據(jù)與人工智能課程

    （一）統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)倉庫與可視化表達(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)倉庫的應(yīng)用案例
    8、  圖表該怎么畫才對？

    （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)存儲行業(yè)數(shù)據(jù)
    5、  應(yīng)用程序如何訪問Hbase中的數(shù)據(jù)
    6、  數(shù)據(jù)遷移工具：sqoop
    7、  Hbase的應(yīng)用場景

    （四）Hive：為SQL開發(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)庫的區(qū)別
    4、  存儲業(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)用場景

    （五）Spark各組件的應(yīng)用
    1、  Hadoop*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)用場景

    （六）機(jī)器學(xué)習(xí)-1
    1、  數(shù)據(jù)挖掘、知識發(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（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)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異
    7、  機(jī)器學(xué)習(xí)性能評價(jià)指標(biāo)

    （七）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（*間隔、核函數(shù)、多分類的支持向量機(jī)）

    （八）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）
    3、  極大似然估計(jì)與EM算法
    4、  HMM（三個(gè)基本問題：評估、解碼、學(xué)習(xí)）

    （九）機(jī)器學(xué)習(xí)-4
    1、  遺傳算法 （交叉、選擇、變異，“同宿舍”問題）
    2、  無監(jiān)督學(xué)習(xí)
    3、  集成學(xué)習(xí)（adaboost、RF）
    4、  強(qiáng)化學(xué)習(xí)

    （十）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

    （十一）深度學(xué)習(xí)-2
    1、  讓AI理解圖像：典型CNN
    2、  各種CNN
    3、  讓AI理解語言：RNN與LSTM、GRU
    4、  左右互搏術(shù)：GAN
    5、  電子游戲的新玩法：DQN

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