人工智能技术
- 授课地址:河南省郑州市高新区创业中心
- 授课学校:华软国际科技(北京)有限公司
- 关注人数:66
- 课程原价:20800.00元
- 网上报名价:咨询有优惠元
- 课程详情
每一波浪潮的到来,都意味一片无人占领的蓝海,也意味着众多新成长起来的巨头涌现,还意味着什么?大量的技术人员需求,供不应求的开发市场,以及从业者的高薪与众多的机会.而我们最常做的事情是目送着上一次浪潮的余波远去,感叹自己生不逢时却没有意识到,下一波浪潮已经到了我们脚下。没错,小编说的就是人工智能技术。北游教育推出的人工智能技术课程涵盖:人工智能之训练成果报告可视化技术、人工智能之数据源采集及训练成果存储技术、人工智能之机器学习、人工智能之智能推荐技术、人工智能之深度学习、人工智能之图像处理技术、人工智能之自然语言处理技术、人工智能之企业项目实战、人工智能篇之企业项目实战(选修)、架构实战篇(选修)、区块链(选修)、用人工智能预测金融量化交易投资系列课程、阿里云认证、高级开发者职场生存规则、it高级开发者职场生存规则-职业素养等等,对想从事人工智能行业,成为时代弄潮儿的有志青年,无疑是理想的选择。
人工智能技术课程分阶段讲解,详情如下:
课程一、数据可视化基础 |
1)可视化技术骨骼技术之HTML技术:HTML结构、HTML表单、HTML文档 |
课程二、图表可视化技术 |
1)百度图表可视化框架 |
课程三、Python核心编程 |
1)Python介绍、Anaconda+Pycharm安装、Python语法格式简介、编码规范简介、常用关键字介绍 |
课程四、Python高级编程+数据可视化 |
1)时间库,主要讲解time、datetime,为之后时间序列分析做准备。 |
人工智能技术课程阶段二、人工智能之数据源采集及训练成果存储技术
课程五、非分布式存储技术 |
1)利用关系型数据库存储数据源以及训练成果数据,掌握关系型数据库原理和数据结构、数据库环境搭建、数据仓库创建、数据工作表创建、数据仓库数据类型设定、数据仓库CRUD |
课程六、分布式存储技术 |
1)利用分布式数据仓库存储大数据源以及训练成果数据,掌握分布式环境搭建、分布式数据仓库Hive存储结构与原理、分布式数据仓库Hive实战应用 |
课程七、Tableau人工智能训练成果展示 |
1)训练成果可视化展示利器,掌握了解数据可视化意义、Tableau十大经典可视化图形展示、Tableau训练成果可视化案例 |
课程八、数据采集技术 |
1)数据采集技术原理,熟练掌握网络爬虫含义、爬虫原理以及反爬虫机制 |
人工智能技术课程阶段三、人工智能之机器学习
课程九、数学基础 |
1)数据分析:熟练掌握常数e、导数、梯度、Taylor、gini系数、信息熵与组合数、梯度下降、牛顿法等知识点; |
课程十、机器学习 |
1)机器学习概述 |
课程十一、Pyspark |
1)Hadoop基础 |
人工智能技术课程阶段四、人工智能之智能推荐技术
课程十二、Python开发高手推荐系统 |
1)推荐算法概述 |
人工智能技术课程阶段五、人工智能之深度学习
课程十三、深度学习 |
1)Tensorflow基本应用:掌握Tensorflow环境配置、Tensorflow基本概念、Tensorflow函数式编程、Tensorflw执行流程、Tensorflw之上的工具库:Keras,以及基于Tensorflow实现回归算法实现。 |
人工智能技术课程阶段六、人工智能之图像处理技术
课程十四、图像处理篇 |
1)图像基础:图像读,写,保存,画图(线,圆,多边形,添加文字) |
人工智能技术课程阶段七、人工智能之自然语言处理技术
课程十五、自然语言处理 |
1)词(分词,词性标注)代码实战 |
人工智能技术课程阶段八、人工智能之企业项目实战
实战型项目一、基于FaceNet、云平台的人脸识别及人脸检索系统 |
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使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估,方便大家快速动手进行项目实践!识别上千种人脸,返回层次化结构的每个人的标签。 |
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实战型项目二、基于GBDT、Randomforest实现千万级P2P金融系统反欺诈系统 |
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目前比较火的互联网金融领域,实质是小额信贷,小额信贷风险管理,本质上是事前对风险的主动把控,尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型,通过数据挖掘技术,机器学习模型对用户进行模型化综合度量,确定一个合理的风险范围,使风险和盈利达到一个平衡的状态。 |
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实战型项目三、基于Seq2Seq的智能客服系统 |
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聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统,利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型,然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中,聊天机器人可以降低公司客服成本,还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中,主要包含了一些核心技术,包括但不限于:爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。 |
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实战型项目四、基于NLP实现诗歌机器人 |
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机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用,在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字,并运用文字进行创作,而这个目标大致上主要分为两个部分,也就是自然语言理解和自然语言生成,其中现阶段的主要自然语言生成的运用,自然语言生成主要有两种不同的方式,分别为基于规则和基于统计,基于规则是指首先了解词性及语法等规则,再依据这样的规则写出文章;而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果,进而判断下一个字的生成,例如马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。 |
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实战型项目五、基于Adaboost的百度音乐系统文件分类系统 |
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音乐推荐系统就是利用音乐网站上的音乐信息,向用户提供音乐信息或者建议,帮助用户决定应该听什么歌曲。而个人化推荐则是基于音乐信息及用户的兴趣特征、听歌历史行为,向用户推荐用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推荐算法主要分为以下几种:基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐等;推荐系统常用于各个互联网行业中,比如音乐、电商、旅游、金融等。 |
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实战型项目六、基于贝叶斯、CNN的邮件情感分析过滤系统 |
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邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类,有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件,而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件,其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等,其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件,良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件,而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件,比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法,比如贝叶斯算法、CNN等,识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。 |
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实战型项目七、基于生物学神经网络实现手工数字识别 |
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人认知世界的开始就是从认识数字开始的,深度学习也一样,数字识别是深度学习的一个很好的切入口,是一个非常经典的原型问题,通过对手写数字识别功能的实现,可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性,要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求,但同时手写数字问题的复杂度不高,不需要大量的运算,而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础,所以以手写数字识别为基础,贯穿始终,从而理解深度学习相关的应用知识。 |
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实战型项目八、基于logistic回归实现癌症筛选检测 |
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技术可以改变癌症患者的命运吗,对于患有乳腺癌患者来说,复发还是痊愈影响这患者的生命,那么怎么来预测患者的患病结果呢,机器学习算法可以帮助我们解决这一难题,本项目应用机器学习logistic回归模型,来预测乳腺癌患者复发还是正常,有效的预测出医学难题。 |
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实战型项目九、基于回归分析实现葡萄酒质量检测系统 |
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随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。其中机器学习算法的特点是运用了人工智能技术,在大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。 |
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实战型项目十、基于协同推荐实现淘宝网购物篮分析推荐系统 |
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购物篮分析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应,是通过对购物篮中的商品信息进行分析研究,得出顾客的购买行为,主要目的是找出什么样的物品会经常出现在一起,也就是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导交叉销售、追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划等业务;购物篮分析的最常用应用场景是电商行业,但除此之外,该算法还被应用于信用卡商城、电信与金融服务业、保险业以及医疗行业等。 |
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实战型项目十一、基于Python纯源码手工实现梯度下降回归算法 |
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梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。 |
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实战型项目十二、基于TensorFlow实现回归算法 |
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回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法,通过应用于各种不同的业务场景,是一种成熟而稳定的算法种类;TensorFlow是一种常用于深度学习相关领域的算法工具;随着深度学习热度的高涨,TensorFlow的使用也会越来越多,从而使用TensorFlow来实现一个不存在的算法,会加深对TensorFlow的理解和使用;基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和应用,并可以促进深度学习相关知识的掌握。 |
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实战型项目十三、基于ssd和yolo实现行人检测 |
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行人检测是利用图像处理技术和深度学习技术对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技术后,对类似的工业缺陷检测,外观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪,行人重识别等技术结合,应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ,外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。 |
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实战型项目十四、基于PySpark大数据机器学习框架 |
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Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的快速迭代框架,“迭代”是机器学习最大的特点,因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现,Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,结合强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花)。 |
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实战型项目十五、基于Python源码实现LSTM神经网络 |
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LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 |
人工智能技术课程阶段九、人工智能篇之企业项目实战(选修)
通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释,结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法,并以实战为主。
课程十六、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程 |
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通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释,结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法,并以实战为主,所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。 |
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课程十七、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目(第一季) |
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本项目主要研究法律资讯网站,依据海量数据,研究用户兴趣偏好,分析用户的需求和行为,发现用户兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求,准确推荐给所需用户。 |
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课程十八、电商大数据情感分析与AI推荐实战项目(第一季) |
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本项目从开发的角度以大数据、PHP技术栈为基础,使用真实商用表构和脱敏数据,分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析以及呈现结果。 |
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课程十九、AI大数据互联网电影智能推荐(第一季) |
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本课程主要讲解针对用户进行智能推荐电影,依据海量数据,研究用户兴趣偏好,分析用户的需求和行为,发现用户兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求,准确推荐给所需用户。 |
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课程二十、AI大数据基站定位智能推荐商圈分析项目实战(第一季) |
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随着当今个人手机终端的普及、出行人群中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例,根据手机信号在真实地理空间的覆盖情况,将手机用户时间序列的手机定位数据,映射至现实地理位置空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘出人口空间分布与活动联系特征信息。 |
人工智能技术课程阶段十、架构实战篇(选修)
网的提供项目全部来自一线开发中,项目代码量大,为了让学员尽快适应到企业中的开发项目,网提供大量的精品项目案例,其中包括电商项目,教育管理系统,仿百度搜索引擎等。学员可以根据自己的学习情况和工作背景来选择项目。
实战型项目一、大数Python金融应用编程 |
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本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始,带领学员回顾Python的基础知识,并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程。使学员在实战的环境下理解Python在金融应用开发中的具体应用方式,训练学员独立开发Python模块的能力。 |
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实战型项目二、Python实战开发之Flask Web框架在商城项目中的应用 |
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本课程采用讲解与实例相结合的方式,不仅介绍了Flask安装、使用等基础知识,还讲解了模板引擎Jinja、Sqlalchemy 存储引擎、WTF 表单等,即使从未接触Flask,你也能轻松学会构建完整的Web应用。 |
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实战型项目三、基于Python机器学习、项目案例实战 |
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本课程主要通过python库numpy,pandas,matplot结合机器学习库完成一些机器学习案例。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解机器学习案例。 |
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实战型项目四、零基础实战机器学习 |
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本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行学习。 |
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实战型项目五、Bootstrap、Angular Js修炼之道 |
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教程由浅入深,一步一步学习Spring Boot,最后学到的不单单是基础! 使用Spring Boot 进行Web 开发、数据访问、安全控制、批处理、异步消息、系统集成、开发与部署、应用监控、分布式系统开发等,该课程让你能够快速搭建企业级应用的框架,该课程将会以spring mvc开始学习,从而引入spring boot,创建独立的Spring项目,内置Tomcat和Jetty容器提供一个starter POMs来简化Maven配置,同时提供了一系列大型项目中常见的非功能性特性,如安全、指标,健康检测、外部配置等完全没有代码生成和xml配置文件。 |
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实战型项目六、基于Python的微信公众平台二次开发 |
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本课程基于python和SAE平台,由易到难,深入浅出的讲解微信公众平台各种常见功能的开发,包括接口验证,基本消息回复,自定义菜单,服务号高级接口,wsgi环境,python常用框架bottle、webpy、django。 |
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实战型项目七、Python实战开发之Pyramid Web框架在商城项目中的应用 |
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本课程为Pyramid Web开发入门课程,主要讲解了Python语言基础,Pyramid框架入门和常见的项目开发方法。本课程以项目为导向,结合基础知识的讲解,允许没有相关基础的学员迅速入门。同时,有鉴于本课程以项目开发为导向,故可以让学员融入实际开发过程中,尽快积累经验。 |
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实战型项目八、深入MongoDB高级开发管理+信息数据监控Snmp服务器、数据库数据采集 |
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本课程由浅入深,全面、系统地介绍了MongoDB基础、应用、管理、性能优化、数据库的架构,环境搭建实例,编程实例等内容。课程中的每一章都提供了大量的 实例代码,以方便学者进行练习和学习。每个例程都经过精挑细选,具有很强的针对性,适合各个阶段的读者的学习。 |
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实战型项目九、NoSQL之Redis高性能的key-value数据库深入浅出 |
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1)redis介绍和基本使用,安装redis,安装php-redis |
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实战型项目十、实战Mysql数据库应用开发(安全、存储过程、触发器、集群配置配项目实战) |
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通过本课程的学习,用户可在最短的时间内掌握MySQL的安装配置与使用、MySQL DML特性的高级用法、MySQL常见内置函数的高级用法、MySQL中存储过程写法、视图、用户自定义函数、触发器等高级用法、MySQL中的事务功能。并了解图形化管理工具的使用、字符集及乱码处理、MySQL的数据备份与还原技术、MySQL的安全技术、MySQL的系统管理、MySQL集群的配置。 |
人工智能技术课程阶段十一、区块链(选修)
区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点间建立信任、学算法
区块链是比特币的底层技术,像一个数据库账本,记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。
一、课程介绍 |
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1)区块链的发展 |
3)学习目标 |
二、区块链的技术架构 |
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1)数据层 创世区块 交易记录 私钥,公钥和钱包地址 |
5)合约层 比特币脚本 以太坊智能合约 fabic智能合约 RPC远程调用 |
三、环境搭建 |
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1)以太坊 以太坊介绍 以太坊开发过程 图形界面客户端使用 供应链的应用 保险领域的应用 DAO的介绍和应用 |
3)hyperledger项目fabric介 fabric介绍 fabric本地开发环境搭建 fabric分布式集群环境搭建 |
四、案例和DEMO |
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1)案例讲解 支付和清结算 公益行业的应用 供应链的应用 保险领域的应用 DAO的介绍和应用 |
3)Demo介绍 数据资产的确权和追溯 |
人工智能技术课程阶段十二、用人工智能预测金融量化交易投资系列课程
程序化交易:又称程式交易,发源于上世纪80年代的美国,其最初的定义是指在纽约股票交易所(NYSE)市场上同时买卖超过15只以上的股票组合;像高盛、摩根士丹利及德意志银行都是在各大交易市场程序化交易的最活跃参与会员。
本课程主要面向意愿从事金融量化交易人员、金融行业从业人员、金融策略开发人员及投资经验丰富而想实现计算机自动下单人员;主要讲解了证券期货程序化实现原理及过程,通过本课程的学习,您可以根据自己的意愿打造属于自己的量化投资交易系统; 本课程主要用到的技术手段有:Python、Pandas、数据分析、数据挖掘机器学习等。
一、程序化交易数据获取与清洗讲解 |
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1)数据的清洗与合成 |
3)技术指标开发讲解 |
二、回测框架搭建讲解 |
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1)回测框架搭建背景及基本流程讲解 |
2)回测框架实现及收益指标讲解 |
三、程序化交易部分实现讲解 |
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1)CTP技术讲解 |
3)程序化交易具体实现讲解 |
人工智能技术课程阶段十三、阿里云认证
课程二十一、云计算 - 网站建设:部署与发布 |
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阿里云网站建设认证课程教你如何掌握将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网,绑定域名,完成工信部的ICP备案。 |
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课程二十二、云计算 - 网站建设:简单动态网站搭建 |
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阿里云简单动态网站搭建课程教你掌握如何快速搭建一个WordPress动态网站,并会对网站进行个性化定制,以满足不同的场景需求。 |
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课程二十三、云计算 - 云服务器管理维护 |
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阿里云服务器运维管理课程教你掌握快速开通一台云服务器,并通过管理控制台方便地进行服务器的管理、服务器配置的变更和升级、数据的备份,并保证其可以正常运转并按业务需求随时进行配置的变更。 |
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课程二十四、云计算 - 云数据库管理与数据迁移 |
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阿里云云数据库管理与数据迁移认证课程掌握云数据库的概念,如何在云端创建数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出,以及云数据库运维的常用操作。 |
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课程二十五、云计算 - 云存储:对象存储管理与安全 |
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阿里云云储存认证课程教你掌握安全、高可靠的云存储的使用,以及在云端存储下载文件,处理图片,以及如何保护数据的安全。 |
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课程二十六、云计算 - 超大流量网站的负载均衡 |
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掌握如何为网站实现负载均衡,以轻松应对超大流量和高负载。 |
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课程二十七、大数据 - MOOC网站日志分析 |
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本课程可以帮助学员掌握如何收集用户访问日志,如何对访问日志进行分析,如何利用大数据计算服务对数据进行处理,如何以图表化的形式展示分析后的数据。 |
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课程二十八、大数据 - 搭建企业级数据分析平台 |
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模拟电商场景,搭建企业级的数据分析平台,用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。 |
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课程二十九、大数据 - 基于LBS的热点店铺搜索 |
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本课程可以帮助学员掌握如何在分布式计算框架下开发一个类似于手机地图查找周边热点(POI)的功能,掌握GeoHash编码原理,以及在地理位置中的应用,并能将其应用在其他基于LBS的定位场景中。 |
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课程三十、大数据 - 基于机器学习PAI实现精细化营销 |
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本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程,了解机器学习PAI的具体应用,指导学员掌握大数据时代营销的利器---通过机器学习实现营销。 |
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课程三十一、大数据 - 基于机器学习的客户流失预警分析 |
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本课程讲解了客户流失的分析方法、流程,同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能,并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户,辅助制定策略进行客户关怀,达到挽留客户的目的。 |
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课程三十二、大数据 - 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 |
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帮助非专业工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏,以满足业务展示、业务监控、风险预警等多种业务的展示需求。 |
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课程三十三、大数据 - 使用MaxCompute进行数据质量核查 |
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通过本案例,学员可了解影响数据质量的因素,出现数据质量问题的类型,掌握通过MaxCompute(DateIDE)设计数据质量监控的方法,最终独立解决常见的数据质量监控需求。 |
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课程三十四、大数据 - 使用Quick BI制作图形化报表 |
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阿里云Quick BI制作图形化报表认证课程教你掌握将电商运营过程中的数据进行图表化展现,掌握通过Quick BI将数据制作成各种图形化报表的方法,同时还将掌握搭建企业级报表门户的方法。 |
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课程三十五、大数据 - 使用时间序列分解模型预测商品销量 |
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使用时间序列分解模型预测商品销量教你掌握商品销量预测方法、时间序列分解以及熟悉相关产品的操作演示和项目介绍。 |
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课程三十六、云安全 - 云平台使用安全 |
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阿里云云平台使用安全认证课程教你了解由传统IT到云计算架构的变迁过程、当前信息安全的现状和形势,以及在云计算时代不同系统架构中应该从哪些方面利用云平台的优势使用安全风险快速降低90%。 |
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课程三十七、云安全 - 云上服务器安全 |
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阿里云云上服务器安全认证课程教你了解在互联网上提供计算功能的服务器主要面临哪些安全风险,并针对这些风险提供了切实可行的、免费的防护方案。 |
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课程三十八、云安全 - 云上网络安全 |
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了解网络安全的原理和解决办法,以及应对DDoS攻击的方法和防护措施,确保云上网络的安全。 |
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课程三十九、云安全 - 云上数据安全 |
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了解云上数据的安全隐患,掌握数据备份、数据加密、数据传输安全的解决方法。 |
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课程四十、云安全 - 云上应用安全 |
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了解常见的应用安全风险,SQL注入原理及防护,网站防篡改的解决方案等,确保云上应用的安全。 |
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课程四十一、云安全 - 云上安全管理 |
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了解云上的安全监控方法,学会使用监控大屏来监控安全风险,并能够自定义报警规则,确保随时掌握云上应用的安全情况。 |
人工智能技术课程阶段十四、IT高级开发者职场生存规则 — 职业素养
本课程主要为广大毕业生或者工作经验较少的学员而设立,主要是为了在职业素养方面给大家提供辅导,为更加顺利走向职场而提供帮助。
为什么有些同学在技能方面过关,却还是给予别人一种书生气的感觉?
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1)团队协作 |
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北游国际集团的主营业务包括人工智能开发、VR开发、大数据开发、HTML5开发、UI设计、电商运营、网络营销、Python开发、游戏设计、游戏开发、Java开发、软件研发、外包服务、人才外派、实习实训、职业培训、企业内训等。
北游教育隶属于北游国际集团,中国知名的互联网和游戏人才服务提供商。北游教育立足于中国互联网的现实和特点,利用国际先进成熟的技术和经验,提供高端优质的互联网服务,依靠“北美技术、资深专家、外企经验、项目实战”的强大优势,凭借“真实项目、真实环境、真实流程”的实训特点,一直致力于为中国互联网企业打造一支实用型、复合型、国际化人才队伍。
北游教育汇聚资深技术专家组成精英师资团队,并率先引进北美技术和实训经验,结合中国企业的现状,定制培养国际高端技术人才。独创“EPE”实训方式,颠覆了培训行业“填鸭式”的教学模式,产、学、研、创一体化,以真实的企业级项目打造高薪技术人才。北游教育致力于培养人工智能、大数据、游戏、VR、HTML5、Python、Java、UI、大数据、电商运营等方面的高端人才,我们倡导“高薪就业、高品质就业”,已先后为腾讯、百度、盛大、金山、巨人网络、新浪、阿里巴巴、网易、韩国NCSOFT游戏公司、久之游、IBM、CSTS、中国移动、中国电信、亚信、华为、恒生电子、信雅达、金蝶等国内外一流企事业单位输送了五万多名精英人才,北游教育以其先进的实训模式和诚信的服务理念赢得了广泛的口碑!
北游教育拥有全国最权威的互联网、游戏教学就业保障团队,做到了毕业学员业内最高薪水,成为学员最信赖的职业培训机构。拥有全国300多所合作高校,15000多家互联网方向合作企业,每年有多达二十万名学生受益于北游教育组织的技术研讨会、技术培训课、免费教学视频。
今天,在国内外一流的互联网、游戏公司,都可以看到北游学员的身影,北游教育正向一家最受尊敬的互联网教育企业迈进。
企业文化
使 命:用职业教育改变命运。
愿 景:最受尊敬的互联网教育企业。
经营理念:诚信、敬业、合作、创新。
教育理念:做良心教育,中国第一严。
北游教育大事记
1、率先施行“先就业,后付款”的职业培训机构。
2、率先开展“企业定制培训”的职业培训机构。
3、北游国际2015年推出电商职业教育独立品牌。
4、北游教育互联网合作企业超过15000家。
5、北游教育合作院校突破300家。
6、北游国际与Sun中国区培训部建立Java培训的深度合作联盟。
7、北游国际成为Adobe中国区十佳合作伙伴。
8、北游国际成为Autodesk中国区重要合作伙伴。
9、北游教育成为教育部岗位任职培训合作伙伴。
10、北游教育获评2014“中国十大品牌IT培训机构”。
11、蝉联最受网友推崇的IT培训品牌。
12、北游教育推出“10000人大型公益免费培训”活动。
13、北游国际集团全力响应国家政策,促进大学生就业,斥资1000万元成立
“北游国际就业基金”,力助2000名大学生高薪就业。
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