主办单位: | 中国高校大数据教育创新联盟 |
协办单位: | 广西大学计算机与电子信息学院 |
承办单位: | 北京中九教育科技有限公司 |
支持单位: | 广州泰迪智能科技有限公司 |
各有关院校:
近年来,大数据已经成为全球学术界、工业界和政府高度关注的热点。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》及国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》,责成科技司、基教司、职成司、高教司、地方各级教育行政部门大力推动人工智能、大数据等新技术在教育教学中的深入应用,推进信息技术与高等教育教学深度融合。从发布对人工智能、大数据等新技术与教育结合的指导性文件到直接扶持建设相关教学项目,为高校进行教学改革和升级教学手段和方式指明了新的方向。大数据时代悄然来临,带来了信息技术发展的巨大变革,并深刻影响着社会生产和人们生活的方方面面。对于一个国家而言,能否紧紧抓住大数据发展机遇,快速形成核心技术和应用参与新一轮的全球化竞争,将直接决定未来若干年世界范围内各国科技力量博弈的格局。
大数据产业的发展对大数据人才提出了新的需求,大数据专业人才的培养是新一轮科技较量的基础,国内各高校在积极进行大数据学术研究的同时,已经将大数据教育纳入培养体系。为了帮助高校做好顶层设计、适时调整课程体系、继续深化教学改革,指导数据智能学科建设和跨学科人才培养,进一步提升教学能力和科研能力,特举办“全国高校大数据专业建设与人才培养研讨会暨大数据挖掘与机器学习核心技术应用师资研修班”,现将有关通知如下:
1、本次培训将系统讲授大数据课程知识体系、授课方法、实验环境搭建、基础编程、大数据实训实验室建设、高校大数据课程公共服务平台资源使用指南等方面的内容,使学员能够深入了解当下数据挖掘与机器学习技术在世界范围内的最新发展水平,理解数据挖掘与机器学习技术在当代各种大数据相关产品中的应用,并掌握该领域最关键技术的原理,以及技术应用过程,旨在帮助参加培训的教师快速建立对大数据课程的整体性认识,为高效备课和顺利开课、科研和项目开发工作打下坚实基础。
2、本次培训课程内容以“鱼骨教学法”进行编排设计,所有课程将围绕真实企业项目展开,强调培训的实战性和真实性。让教师亲身接触企业一线工作场景,充分提升教师的实践教学能力。本次学习为每位参训学员提供系统的院校大数据专业建设方案,帮助各高校在大数据专业课程体系建设提供全方位、强有力的教学资源支持。
3、本次课程通过讲授、研讨、动手实操,行业名企实地参观考察多种灵活有效的教学方式,加强大数据专业师资队伍的建设,提升教师教学创新思维。了解大数据岗位目前的就业形势、前景及所需相关技能,了解企业实际需求, 并参与一个实际项目的全过程,将培训转化成教学成果,运用到教师自己后续的教学当中去,全部提升教师实践教学能力。
4、了解高校大数据专业的教材、实验室、实训室建设内容、产品、科研和创新创业最新讯息,本次学习为每位参训学员提供大数据教学实训平台试用账号、课程建设与程序设计的相关资源,丰富已开设大数据专业院校课程体系。
5、通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,全面掌握python数据挖掘技能,胜任使用python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作,全面掌握机器学习、深度学习原理,深入理解编程实现方法,对机器学习、深度学习运作机制有清晰全面的认识。提供全部讲课的教学内容讲稿、讲课ppt、全部源代码、编程操作步骤、建立与老师的答疑联系。
注:所有学员自带笔记本电脑(windows操作系统)、紧跟老师制作过程操作练习,完全学会经典案例开发技术,完全学会使用以上工具软件开发应用。
各高等院校数据科学相关专业、计算机专业、网络通信专业、电子工程专业、信息计算科学专业、统计学专业、数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;从事计算机、云计算、数理统计、图形设计、人机交互、大数据、互联网等相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员、工程技术人员;各地方政府信息中心负责人、技术骨干;大数据产业投资团队,大数据应用开发商,大数据服务提供商等。
日期 | 课程内容 | 时间 |
第一天 | python基础 1 认识python 1.1 python介绍 1.2 python环境搭建 1.3 python编辑器 1.4 库的安装与调用 2 python基础知识 2.1 第一个python程序 2.2 常用操作符 2.3 基础数据结构 2.4 控制流 2.5 推导式 2.6 练习1:求曲边图形面积 3 函数 3.1 常用函数 3.2 函数与方法 3.3 自定义函数 3.4 练习2:自定义求序列奇数个数的函数 | 9:00-12:00 |
python与机器学习 4 文件操作 4.1 文件的打开与关闭 4.2 文件读写操作 4.3 练习3:小说词频统计 5 python数据科学与机器学习库 5.1 numpy 5.2 pandas 5.3 matplotlib | 14:00-17:00 | |
第二天 | 机器学习 1. 机器学习与数据挖掘的基本概念、联系及区别 2. 机器学习和大数据、人工智能及其他学科领域的关系 3. 机器学习和深度学习的关系 4. 机器学习方法的分类及本课程内容 4.1有监督学习:分类、回归 4.2无监督学习:聚类 4.3半监督学习 4.4强化学习 机器学习应用的一般流程 5.1目标分析 5.2数据准备 5.3特征工程 5.4模型训练与调优 5.5性能度量与模型选择 机器学习的典型应用案例介绍 6.1机器学习在自然语言理解领域的应用(机器翻译、智能问答) 6.2机器学习在多媒体处理领域的应用(人脸识别、视频分析) 6.3机器学习在互联网上的应用(搜索引擎、计算广告、推荐系统) 6.4机器学习在语音处理领域的应用(语音识别、语音合成) 6.5机器学习在网络安全领域的应用(入侵检测、恶意软件识别) | 9:00-12:00 |
案例实战 1实战案例一:垃圾短信分类 1.1 案例背景 1.2 挖掘目标 1.3 分析方法与过程 1.4 数据预处理 1.5 模型构建 1.6 模型评价与优化 | 14:00-17:00 | |
第三天 | tensorflow与深度学习实战 1 tensorflow安装与入门 1.1 tensorflow环境搭建 1.2 tensorflow计算模型性:计算图 1.3 tensorflow数据模型:张量tensor 1.4 tensorflow运行模型:会话 2 tensorflow数据类型 2.1 常量、变量及其构建 2.2 tensorflow实现线性回归模型 2.3 操作:tensorflow实现鸢尾花分类 3 tensorflow实现多层神经网络 3.1 bp神经网络模型(back propagation) 3.2 操作:利用tensorflow构建bp网络模型实现鸢尾花分 | 9:00-12:00 |
tensorflow与深度学习算法分析及实战 4 手写数字识别 4.1 图片预处理 4.2 占位符:placeholder 4.3 操作:利用tensorflow实现softmax网络对手写数字分类 | 14:00-17:00 | |
第四天 | 5 卷积神经网络cnn 5.1卷积神经网络(cnn)简介 5.2 cnn关键结构:卷积层与池化层 5.3 经典卷积网络模型: lenet-5 5.4 图像数据处理 5.5 操作:利用cnn进行手写数字识别 | 9:00-12:00 |
案例:基于深度神经网络cnn的人脸识别 1.1 案例背景及目标 1.2 数据准备(opencv-python) 1.3 人脸检测及数据转化 1.4 cnn网络模型训练与保存 1.5 模型加载与调用 1.6 人脸实时识别 | 14:00-17:00 | |
第五天 | 参访中国 -东盟信息港、信息港大数据研究院 |
本次课程主讲老师来自国内知名大数据科技企业(“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛)广州泰迪智能科技有限公司实战专家,具有长期从事大数据挖掘技术研发、大数据挖掘相关威斯尼斯人wns145585的解决方案的丰富经验,自主研发顶尖大数据挖掘(tipdm)”系列产品,长期致力于大数据挖掘方面的人才培养,从众多项目经验中提炼首创的“鱼骨教学法”,开发出一站式大数据工程教学实训平台系列辅助教学产品。
张敏 广州泰迪智能科技有限公司高级、培训总监。从事用户数据分析和数据挖掘工作多年,具有丰富的数据挖掘理论及实践培训经验,对数据具有较高的敏感度,根据数据对其进行全面的统计分析。精通r、python、matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务的经验,主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。
2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师。先后负责过广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织、参与编写图书《》、《》、《r语言编程基础》等。
张良均 广州泰迪智能科技有限公司董事长,华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事;兼有大型高科技企业和高校的工作经历。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和cda培训讲师。 “泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛发起人,发表数据挖掘相关论文数十篇,已取得国家发明专利12项。
发表《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《》、《》、《》 、《》等专著。★荣获sas、spss数据挖掘认证及hadoop开发工程师证书。具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
杨惠 广州泰迪智能科技有限公司高级,具备丰富的培训经验,曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如ppv商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训等。
从事数据挖掘工作五年,擅长文本挖掘及深度神经网络rnn,熟悉常用机器学习算法原理及应用,如神经网络、svm、决策树、贝叶斯等算法;精通r、python、matlab等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“京东电商产品评论情感分析”项目;“珠江数码大数据营销推荐应用”项目;“电子商务网站智能推荐服务”项目。
时间:2018年12月15日 - 20日(15日全天报到)
地点:南宁(广西大学计算机与电子信息学院二楼报告厅)
1、报名材料:报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面白底免冠彩色证件照(电子版)。
2、会议费用:3900元/人。费用包含(报名费、学习费、资料费、场地费及证书费用),食宿可选择统一安排,食宿费用自理。
3、本次会议由北京中九教育科技有限公司收取费用并开具发票。
联 系 人: 何老师 13928715431 (微信同号)
qq:517182985 email:517182985@qq.com
全国高校大数据专业建设与人才培养研讨会暨大数据挖掘与机器学习核心技术应用师资研修班报名申请表
单位名称: | |||||
部门/院系: | |||||
通讯地址: | 邮编: | ||||
联系人: | 电话: | 邮箱: | |||
姓名 | 性别 | 职务 | 身份证号 | 手机号码 | 电子邮箱 |
是否需要安排住宿 | 是 | 否 | |||
费用支付时间与方式 | 1、请将报名表发至招生办,培训费报名后电汇至指定帐号,汇款说明底单上注明 “大数据会议”字样,方便查账备案。将汇款底单传真或电邮至我处。 2、报到时现金或刷卡支付。 | ||||
银行信息 | 汇款户名: | 北京中九教育科技有限公司 | |||
开 户 行: | 中国建设银行北京燕莎东支行 | ||||
汇款账号: | 1105 0138 5800 0000 1216 | ||||
对本次培训关注的问题及其它相关建议、意见 | |||||
备注 | 联系人:何老师13928715431 邮箱:517182985@qq.com |
电话:(020)22205718
热线:40068-40020
地址:广州黄埔区开泰大道36号
邮编:510000
电邮: