人工智能、云計算、大數據技術(shù)與行業(yè)創(chuàng )新應用案例

模塊一：人工智能技術(shù)及行業(yè)創(chuàng )新應用案例
一、人工智能的概念及相關(guān)技術(shù)分析
1、人工智能的概念及技術(shù)特征
（1）什么是人工智能？
（2）人工智能有哪些關(guān)鍵特征？
（3）人工智能的分類(lèi)及研究方向
（4）人工智能與機器學(xué)習、深度學(xué)習的關(guān)系
（5）人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數據的融合關(guān)系
2、人工智能實(shí)現的支撐環(huán)境—產(chǎn)品與器件
（1）智能軟硬件
（2）智能機器人
（3）智能運載工具
（4）虛擬現實(shí)與增強現實(shí)
（5）智能終端
（6）物聯(lián)網(wǎng)基礎器件等
3、人工智能涉及的相關(guān)技術(shù)分析
（1）人工智能技術(shù)涉及的三個(gè)層次—感知、認知、執行
（2）感知技術(shù)—機器視覺(jué)、語(yǔ)音識別、模式識別等（如：物聯(lián)網(wǎng)）
（3）認知技術(shù)—機器學(xué)習、深度學(xué)習等技術(shù)（如：大數據）
（4）執行技術(shù)—硬件技術(shù)、軟件技術(shù)、計算實(shí)施技術(shù)（如：云計算）等
（5）人工智能的關(guān)鍵技術(shù)—物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據、數據中心和超寬帶
二、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據融合統一平臺的構建與設計
1、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據技術(shù)融合應用的思路與策略
2、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據融合統一平臺的構建原則
3、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據融合統一平臺總體架構設計
4、“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI”的邏輯分層架構
（1）邏輯分層架構
（2）物聯(lián)網(wǎng)感知層
（3）接入層與傳輸層
（4）云+大數據+AI服務(wù)層（IAAS+PAAS）
（5）“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI”邏輯分層架構的設計
（6）邏輯分層架構總體設計方案
（7）網(wǎng)絡(luò )架構設計
（8）統一平臺子系統級聯(lián)設計
（9）數據處理和存儲方案
（10）標準體系
（11）安全體系
（12）人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據技術(shù)融合平臺的創(chuàng )新應用
三、人工智能的應用領(lǐng)域、價(jià)值分析與應用潛力評估
1、人工智能的應用領(lǐng)域及價(jià)值分析
（1）人工智能應用涵蓋的行業(yè)及領(lǐng)域分析與判斷
（2）人工智能應用給行業(yè)帶來(lái)價(jià)值的定性分析
（3）人工智能應用給行業(yè)帶來(lái)價(jià)值的定量分析（市場(chǎng)前景預測及價(jià)值分析）
2、各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎及優(yōu)劣勢分析
（1）各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎分析
（2）各行業(yè)人工智能發(fā)展的優(yōu)劣勢分析
3、各行業(yè)人工智能市場(chǎng)應用的潛力評估
（1）評估角度一：組織機構基礎
人工智能戰略視野與方向
創(chuàng )新文化
對人工智能技術(shù)的組織性承諾
組織靈活性
組織驅變力
人工智能相關(guān)人才與技術(shù)能力
（2）評估角度二：數據、工作流與技術(shù)基礎
可獲取的數據量
數據積累程度
數據儲存流程成熟完善
數據整潔度
數據有良好的記錄與說(shuō)明文檔
工作流自動(dòng)化程度
對人工智能友好的IT系統
（3）評估角度三：人工智能應用基礎
應用場(chǎng)景清晰度
人工智能運用準備的成熟度
部署人工智能應用的歷史經(jīng)驗
解決方案服務(wù)機構合作情況
（4）評估結果的運用與企業(yè)人工智能發(fā)展策略及建議
四、人工智能的應用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng )新案例分析
1、人工智能在汽車(chē)行業(yè)的應用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng )新案例分析
（1）整車(chē)的智能營(yíng)銷(xiāo)
（2）數據驅動(dòng)的產(chǎn)品優(yōu)化
（3）銷(xiāo)量預測驅動(dòng)的智能生產(chǎn)優(yōu)化
（4）零部件的預測性維修
（5）駕駛輔助系統
（6）未來(lái)發(fā)展預測
2、人工智能在醫療行業(yè)的應用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng )新案例分析
（1）醫美、齒科等機構基于購買(mǎi)預測的精準營(yíng)銷(xiāo)
（2）數據驅動(dòng)的輔助診斷
（3）醫療圖像分析
（4）提高篩選生物標志物速度，進(jìn)行藥物有效性、安全性預測評估
（5）未來(lái)發(fā)展預測
3、人工智能在金融行業(yè)的應用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng )新案例分析
（1）預測性風(fēng)控
（2）智能交易策略
（3）智能客服
（4）智能投資顧問(wèn)
（5）未來(lái)發(fā)展預測
4、人工智能在消費品與零售領(lǐng)域行業(yè)的應用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng )新案例分析
（1）精準營(yíng)銷(xiāo)與個(gè)性化推薦系統
（2）智能店鋪管理
（3）產(chǎn)品銷(xiāo)量銷(xiāo)量預測與供應鏈優(yōu)化
（4）無(wú)人超市
（5）未來(lái)發(fā)展預測
5、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域
（1）Oracle智能聊天機器人及技術(shù)
（2）無(wú)人倉、無(wú)人車(chē)、無(wú)人機加速行業(yè)進(jìn)化
五、人工智能在智能交通行業(yè)的創(chuàng )新應用案例分析
1、智能交通系統的概念及優(yōu)勢
（1）智能交通系統的概念
（2）智能交通系統優(yōu)勢
緩解擁堵
降低事故
節能環(huán)保
（3）人工智能技術(shù)與智能交通技術(shù)之間的關(guān)系
（4）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智能交通技術(shù)之間的關(guān)系
（5）智能交通的主要子系統介紹
（6）出行信息子系統介紹
（7）交通管理子系統介紹
（8）公共交通子系統介紹
（9）車(chē)輛控制子系統介紹
（10）商用貨運管理子系統介紹
（11）電子收費子系統介紹
（12）緊急救援子系統介紹
2、人工智能技術(shù)在智能交通行業(yè)應用
（1）滴滴人工智能調度系統
（2）斑馬互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)智慧停車(chē)
（3）易華錄智能交通管控平臺+百度地圖
（4）大華人工智能交通攝像機
（5）日本人工智能分析交通擁堵情況新技術(shù)
（6）Facebook人工智能在交通行業(yè)應用
（7）大眾汽車(chē)人工智能技術(shù)自動(dòng)停車(chē)和充電
（8）百度人工智能在智能交通應用
（9）我國智能交通重點(diǎn)領(lǐng)域分析
（10）水路運輸智能化
（11）航空運輸智能化
（12）公交交通智能化
（13）軌道交通智能化
（14）高速公路智能化
（15）無(wú)人駕駛與智能交通
車(chē)路協(xié)同
智能車(chē)路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)

模塊二：云計算技術(shù)及行業(yè)創(chuàng )新應用案例
一、云計算的應用現狀與發(fā)展
1、云計算的概念與特征
2、云計算的類(lèi)型
3、云計算網(wǎng)絡(luò )新技術(shù)
（1）云接入技術(shù)
（2）云計算管理平臺與自動(dòng)化技術(shù)
（3）云安全技術(shù)
（4）基于云計算架構的桌面云技術(shù)
（5）基于云計算架構的存儲云技術(shù)
（6）基于云計算架構的IDC技術(shù)
（7）基于云計算架構的企業(yè)私有云技術(shù)
（8）基于云計算的大數據技術(shù)與應用
（9）基于云計算架構的數據庫云技術(shù)
（10）基于云計算架構的媒體云技術(shù)
（11）基于云計算架構的NFV云技術(shù)
4、云計算服務(wù)及應用
5、云計算的應用領(lǐng)域
（1）云計算與互聯(lián)網(wǎng)（搜索、社交、文件同步）
（2）云計算與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（云存儲、同步備份）
（3）云計算與物聯(lián)網(wǎng)（云端監控）
（4）云計算與智慧城市
（5）云計算與大數據
6、電信運營(yíng)商云計算實(shí)踐
7、云計算的發(fā)展趨勢
二、云計算的系統架構及部署方案
1、云計算的架構及特性
（1）云計算架構的內涵
（2）云計算架構的特性
（3）云計算架構的準則
2、云計算的總體架構與子系統
（1）云計算總體架構描述
（2）云計算架構子系統
（3）云計算架構子系統的組合
2、云計算架構的層次
（1）云計算架構的基本層次
（2）云計算架構的服務(wù)層次
3、經(jīng)典云計算分層服務(wù)體系
（1）云計算分層體系概述
（2）IaaS服務(wù)及其實(shí)現體系
（3）PaaS服務(wù)及其實(shí)現體系
（4）SaaS服務(wù)及其實(shí)現體系
4、擴展云計算服務(wù)體系
（1）DaaS服務(wù)及其實(shí)現體系
（2）CDN服務(wù)及其實(shí)現體系
5、云計算架構的關(guān)鍵技術(shù)
（1）虛擬化架構技術(shù)
（2）分布式架構技術(shù)
6、云計算架構落地應用場(chǎng)景及部署
（1）基于云計算架構的桌面云應用
（2）基于云計算架構的存儲云應用
（3）基于云計算架構的IDC托管云應用
（4）基于云計算架構的企業(yè)私有云應用
（5）基于云計算的大數據分析與應用
（6）基于云計算架構的數據庫云應用
（7）基于云計算架構的媒體云應用
（8）基于云計算架構的NFV云應用
三、云計算平臺的構建及解決方案
1、云接入技術(shù)架構與應用
2、云計算管理平臺與自動(dòng)化技術(shù)架構及應用
3、云安全架構與應用
4、基于云計算架構的桌面云解決方案
5、基于云計算架構的存儲云解決方案
6、基于云計算架構的IDC托管云解決方案
7、基于云計算架構的企業(yè)私有云解決方案
8、基于云計算的大數據分析與應用平臺架構
9、基于云計算架構的數據庫云解決方案
10、基于云計算架構的媒體云解決方案
11、基于云計算架構的NFV云解決方案
12、云計算網(wǎng)絡(luò )部署問(wèn)題探討
四、挖掘企業(yè)信息化需求與提供云計算解決方案
1、云業(yè)務(wù)產(chǎn)品的應用領(lǐng)域及需求分析
（1）智慧城市領(lǐng)域需求分析
（2）公共事業(yè)領(lǐng)域需求分析
（3）公共安全領(lǐng)域需求分析
（4）互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域需求分析
（5）互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域需求分析
（6）共享經(jīng)濟領(lǐng)域需求分析
（7）工業(yè)領(lǐng)域需求分析
（8）農業(yè)領(lǐng)域需求分析
2、電網(wǎng)領(lǐng)域需求分析
（1）交通運輸領(lǐng)域需求分析
（2）物流領(lǐng)域需求分析
（3）醫療衛生領(lǐng)域需求分析
（4）節能環(huán)保領(lǐng)域需求分析
（5）教育行業(yè)需求分析
（6）旅游行業(yè)需求分析
（7）智慧家庭及智慧社區需求分析
3、云計算解決方案項目咨詢(xún)思路、步驟與方法
（1）云計算項目咨詢(xún)思路及3個(gè)關(guān)鍵步驟
（2）進(jìn)行目標行業(yè)研究的方法及案例分析
（3）探索商業(yè)模式的方法及案例分析
（5）商業(yè)解決方案預集成方法及案例分析
五、云計算的行業(yè)應用案例分析
1、人工智能云案例分析
2、工業(yè)云案例分析
3、農業(yè)云案例分析
4、交通云案例分析
5、教育云案例分析
6、醫療衛生與健康云案例分析
7、旅游云案例分析
8、物流云案例分析
9、園區云案例分析
10、社區云案例分析
11、企業(yè)私有辦公云案例分析
六、云計算行業(yè)應用方案設計
1、需求分析
2、系統設計
3、硬件選型
4、軟件選型
5、部署與運維
6、完整案例一：交通云方案設計
7、完整案例二：公安云（雪亮工程）方案設計
8、完整案例三：教育云方案設計
模塊三：大數據技術(shù)及行業(yè)創(chuàng )新應用案例
一、大數據系統平臺總體架構及部署
1、大數據系統平臺總體架構描述
（1）大數據的業(yè)務(wù)目標
（2）大數據總體架構模型
（3）大數據總體架構特點(diǎn)
（4）大數據系統的物理架構
（5）大數據系統的邏輯架構
（6）大數據系統與現有系統的關(guān)系
（7）傳統應用如何成為大數據系統的應用
2、大數據平臺工作流程
（1）大數據采集系統架構及工作流程
（2）大數據存儲架構及工作流程
（3）大數據處理架構及工作流程
（4）大數據挖掘分析架構及工作流程
（5）大數據展現平臺及工作流程
3、大數據平臺技術(shù)體系構成
（1）大數據采集技術(shù)（多樣性：多源數據融合，數據抽取、轉換和加載的過(guò)程優(yōu)化）
（2）大數據存儲技術(shù)（海量：結構化、半結構化和非結構化數據）
（3）大數據處理技術(shù)（快速：并行計算、流計算）
（4）大數據挖掘分析技術(shù)（價(jià)值：數據挖掘、商業(yè)智能）
（5）大數據可視化展示技術(shù)（價(jià)值：數據可視化）
（6）大數據隱私安全
4、大數據相關(guān)概念與相關(guān)技術(shù)概覽
（1）數據結構：結構化數據與非結構化數據
（2）數據庫數據模型：關(guān)系型數據庫與非關(guān)系型數據庫
（3）數據處理特性：OLTP與OLAP
（4）數據一致性：強一致性與最終一致性
（5）數據存儲方式：行式存儲與列式存儲
（6）數據庫存儲與處理架構：SMP與MPP
（7）數據存儲架構：傳統分布式文件與新型分布式文件
（8）數據處理架構：基于并行計算的分布式數據處理技術(shù)（MapReduce）
5、大數據存儲和處理技術(shù)
（1）分布式存儲和計算平臺- Hadoop
（2）分布式文件系統-HDFS
（3）分布式計算框架-YARN/MapReduce
（4）分布式數據庫-NoSQL
6、大數據查詢(xún)和分析技術(shù)：SQL on Hadoop
（1）Hive：基本的Hadoop 查詢(xún)和分析
（2）Hive 2.0：Hive 的優(yōu)化和升級
（3）實(shí)時(shí)互動(dòng)的SQL：Impala 和drill
（4）基于PostgreSQL 的SQL on Hadoop
（5）大數據高級分析和可視化技術(shù)
（6）傳統數據倉庫與聯(lián)機分析處理技術(shù)
（7）大數據挖掘與高級分析
（8）大數據挖掘與高級分析庫：Mahout
（9）非結構化復雜數據分析
（10）實(shí)時(shí)預測分析
（11）開(kāi)源可視化工具：R語(yǔ)言
（12）可視化技術(shù)
7、大數據Hadoop2.0平臺架構及組件
（1）Hadoop2.0平臺總體架構解析
Hadoop2.0平臺層次劃分及構成
Hadoop2.0平臺軟件系統構成
Hadoop2.0平臺各組件介紹
（2）Hadoop2.0平臺各組件功能描述
分布式文件系統-HDFS
分布式批處理計算-YARN/MapReduce
分布式數據庫-HBase
分布式數據倉庫-Hive
分布式協(xié)作服務(wù)-ZooKeeper
數據分析挖掘-Pig
數據采集系統-Chukwa
高吞吐量分布式消息系統-Kafka
系統監控- Ambari
跨語(yǔ)言服務(wù)間通信-Thrift
日志收集與轉運工具-Flume
數據結果與線(xiàn)上決策的交互-Redis
流計算基礎平臺-Storm vs Spark
流式計算框架Spark Streaming
二、大數據應用實(shí)踐方法及行業(yè)應用案例分析
1、大數據應用實(shí)踐方法
（1）業(yè)務(wù)需求定義
（2）大數據應用現狀分析與標桿比較
（3）大數據系統平臺規劃和設計
（4）大數據技術(shù)切入與實(shí)施
（5）大數據試用和評估
（6）大數據應用推廣
2、業(yè)務(wù)需求定義
（1）分析業(yè)務(wù)戰略，了解戰略層面的大數據需求
（2）調研業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)模式、管理現狀、進(jìn)行大數據需求分析，發(fā)現應用機會(huì )和場(chǎng)景
（3）發(fā)現大數據應用對企業(yè)的機會(huì )和挑戰
（4）標桿應用研究
3、各行業(yè)大數據應用的個(gè)性需求分析方法
（1）“互聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)行業(yè)”大數據應用需求分析
（2）“電信運營(yíng)業(yè)”大數據應用需求分析
（3）“政府”大數據應用需求分析
（4）“金融業(yè)”大數據應用需求分析
（5）“零售業(yè)”大數據應用需求分析
（6）“教育業(yè)”大數據應用需求分析
（7）“醫療業(yè)”大數據應用需求分析
（8）“能源業(yè)”大數據應用需求分析
（9）“制造業(yè)”大數據應用需求分析
（10）“交通物流業(yè)”大數據應用需求分析
（11）企業(yè)級大數據應用的共性需求分析
（12）客戶(hù)分析
（13）績(jì)效分析
（14）欺詐和風(fēng)險評估
4、大數據應用現狀分析與標桿比較
（1）分析數據應用現狀和能力
（2）分析應用場(chǎng)景和數據容量、種類(lèi)和速度
（3）確定大數據評價(jià)指標體系
（4）應用場(chǎng)景的數據源和樣本分析
（5）標桿數據分析研究
5、大數據系統平臺規劃和設計
（1）大數據戰略目標定義
（2）大數據系統平臺架構設計
提出大數據架構
細化獲取架構
處理和存儲架構
分析架構
信息安全架構
大數據組織架構
6、關(guān)鍵技術(shù)系統設計
7、技術(shù)選型和采購建議
8、技術(shù)實(shí)施規劃
（1）大數據技術(shù)切入與實(shí)施
大數據技術(shù)試驗
試點(diǎn)和數據采集、存儲和分析
平臺部署
（2）大數據試用和評估
大數據試用
大數據評估
9、大數據應用推廣
（1）需求分析
（2）應用推廣準備
（3）啟動(dòng)新的項目
10、以電信運營(yíng)商客戶(hù)分析為例的大數據實(shí)施案例分析
（1）大數據客戶(hù)分析業(yè)務(wù)需求
（2）大數據客戶(hù)分析現狀與標桿比較
（3）大數據客戶(hù)分析應用架構規劃與設計
（4）大數據客戶(hù)分析實(shí)施、試點(diǎn)和推廣
模塊四：融合人工智能、云計算、大數據技術(shù)的行業(yè)應用案例分析
一、“雪亮工程”融合人工智能、云計算、大數據技術(shù)的創(chuàng )新應用
1、“雪亮工程”整體架構與設計方案
（1）一個(gè)平臺
（2）兩個(gè)中心
（3）三張網(wǎng)絡(luò )
（4）四類(lèi)場(chǎng)景
2、“雪亮工程”的邏輯分層架構（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI的架構）
（1）物聯(lián)網(wǎng)感知層
（2）接入層與傳輸層
（3）視頻云+大數據+AI服務(wù)層（IAAS+PAAS）
3、“雪亮工程”數據處理和存儲方案
（1）系統功能的組成
（2）系統與外部連接關(guān)系
4、“雪亮工程”數據檢索服務(wù)設計
5、“雪亮工程”云存儲系統設計
（1）云存儲模塊設計
（2）云存儲功能設計
（3）云存儲網(wǎng)絡(luò )設計
6、“車(chē)輛”大數據創(chuàng )新應用
（1）車(chē)輛二次識別
（2）車(chē)輛積分研判
（3）積分實(shí)時(shí)預警
（4）多維特征檢索
（5）多維特征碰撞
（6）大數據技戰法
（7）緝查布控
7、“人像”人工智能分析應用
（1）海量人像比對子系統
（2）動(dòng)態(tài)人像卡口作戰子系統
（3）人像大數據研判子系統
（4）視頻行為分析
（5）視頻人群分析
8、“人工智能+雪亮工程”構建平安城市創(chuàng )新應用案例分析
二、人工智能融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據技術(shù)的各行業(yè)創(chuàng )新應用案例分析
1、“人工智能+農業(yè)”創(chuàng )新應用案例分析
（1）“人工智能+農業(yè)”整體架構方案
（2）“人工智能+農業(yè)”邏輯分層架構（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng )新應用—在農田和設備中部署GPS和傳感器，采集數據
（4）大數據的創(chuàng )新應用—數據分析及挖掘，提高農業(yè)的精準性
（5）云技術(shù)的創(chuàng )新應用—通過(guò)虛擬機在供應鏈中共享信息
（6）人工智能+農業(yè)—實(shí)現應用創(chuàng )新與價(jià)值增值
2、 “人工智能+醫療”創(chuàng )新應用案例分析
（1）“人工智能+醫療”整體架構方案
（2）“人工智能+醫療”邏輯分層架構（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng )新應用—采集數據與智能感知
（4）大數據的創(chuàng )新應用—數據分析及挖掘，提高醫療精準性
（5）云技術(shù)的創(chuàng )新應用—數據容災與備份
（6）人工智能+醫療—解決醫學(xué)難題
3、“人工智能+教育”創(chuàng )新應用案例分析
（1）“人工智能+教育”整體架構方案
（2）“人工智能+教育”邏輯分層架構（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng )新應用—多渠道采集數據
（4）大數據的創(chuàng )新應用—數據分析及挖掘，提高教學(xué)服務(wù)精準性
（5）云技術(shù)的創(chuàng )新應用—海量教學(xué)課件的存儲與快速查找
（6）人工智能+教育—深度學(xué)習，量身定制
4、 “人工智能+銀行業(yè)”創(chuàng )新應用案例分析
（1）“人工智能+銀行業(yè)”整體架構方案
（2）“人工智能+銀行業(yè)”邏輯分層架構（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng )新應用—采集數據
（4）大數據的創(chuàng )新應用—數據分析及挖掘，提高業(yè)務(wù)個(gè)性化水平
（5）云技術(shù)的創(chuàng )新應用—去IOE，降低成本
（6）人工智能+銀行業(yè)—智慧投資與理財
三、課程總結： 

博士
北京信息科技大學(xué)副教授
人工智能、數據挖掘專(zhuān)家
IEEE Access等SCI期刊特約審稿人
中博智學(xué)教育公司常年簽約講師。
在A(yíng)I技術(shù)高速發(fā)展的今天，王老師希望憑借他在深度學(xué)習、數據挖掘、大數據技術(shù)、云計算技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)方面完整的知識體系及融會(huì )貫通的能力，加上深厚的數學(xué)功底，通過(guò)技術(shù)培訓和咨詢(xún)?yōu)樾畔⑼ㄐ?、高?？蒲袌F隊、AI從業(yè)者長(cháng)遠發(fā)展助一臂之力！在軟件測試流程設計及優(yōu)化、自動(dòng)化測試框架的實(shí)現、性能優(yōu)化等領(lǐng)域具有多年的實(shí)戰經(jīng)驗，擅長(cháng)自動(dòng)化測試解決方案的制定與實(shí)施。
【主要工作】
長(cháng)期從事人工智能、數據挖掘、大數據領(lǐng)域研究生、自動(dòng)化測試、企業(yè)員工教學(xué)培訓與地震人工智能科研工作；多次參與行業(yè)人工智能技術(shù)引用研討及大會(huì )發(fā)言；在大唐電信、中國地質(zhì)科學(xué)院等單位長(cháng)期全職、兼職從事深度學(xué)習、數據挖掘相關(guān)技術(shù)的培訓及軟件研發(fā)；在高校從事數據挖掘、深度學(xué)習教學(xué)8年。
【主要研究領(lǐng)域】
基于對AI行業(yè)的長(cháng)期研究，對現在A(yíng)I技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)、深度學(xué)習算法的推導、地震人工智能、自動(dòng)化測試、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、大數據、云計算、TD-LTE都有著(zhù)深入的理解，并且也一直在一線(xiàn)從事相關(guān)項目的咨詢(xún)服務(wù)工作，積累的豐富的實(shí)操經(jīng)驗，保證課程的時(shí)效性和落地性，課程受到相關(guān)高校以及相關(guān)政府部門(mén)的高度好評。
【授課特點(diǎn)】
既有雄厚而扎實(shí)的AI理論基礎、精湛而熟練的技術(shù)，又有豐富的理論及實(shí)踐教學(xué)經(jīng)驗和技巧，做過(guò)項目課題、參加過(guò)通信計費結算軟件、建筑軟件、遙感圖像處理軟件、地震預測預報等軟件開(kāi)發(fā)工作。
在長(cháng)期的教學(xué)與培訓實(shí)踐中形成了獨具特色、自成體系的教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)方法，最大特點(diǎn)在于以人文的思想與方法進(jìn)行教學(xué)，生動(dòng)活潑，富于激情與感染力；教學(xué)針對性強，知識全面、思路清晰、邏輯嚴密、結合豐富的案例進(jìn)行教學(xué)，深入淺出、詼諧幽默；通過(guò)互動(dòng)教學(xué)，解決學(xué)員在實(shí)際工作中遇到的各種問(wèn)題，讓學(xué)員在短時(shí)間內取得較大收獲。教授過(guò)得學(xué)院上千人，學(xué)生對教學(xué)效果評估滿(mǎn)意率均達 90%以上。
【精品課程】
人工
智能 人工智能技術(shù)概述及發(fā)展前景展望：人工智能背景與歷史、深度學(xué)習、腦認知、行業(yè)發(fā)展現狀、發(fā)展趨勢 Python基礎：列表、元組、字符串、字典、條件、循環(huán)控制、函數、異常處理、文件操作、多線(xiàn)程
大數據處理：Numpy、Pandas、Matplotilb、OpenCV、特征抽取、特征轉換、歸一化 機器學(xué)習：線(xiàn)性回歸、KNN、邏輯回歸、梯度下降算法、牛頓法、決策樹(shù)、隨機森林、GBDT算法、支持向量機、K-means、樸素貝葉斯算法、隱馬爾可夫模型、最大熵模型
深度學(xué)習平臺：TensorFlow、PyTorch、Keras
深度學(xué)經(jīng)典模型及應用：
CNN、RNN、LSTM、GAN、Seq2Seq

強化學(xué)習：Q-Learning、Sarsa、DQN、Policy Gradient、Actor Critic 爬蟲(chóng)技術(shù)：urllib3、requests、lxml、bs4、Srapy、Selenium、PhantomJS
深度學(xué)習項目進(jìn)階實(shí)踐：人臉識別系統、智能推薦系統、情感分析系統、智能對話(huà)系統
大數據及數據挖掘 大數據技術(shù)概述及演變趨勢 大數據時(shí)代的業(yè)務(wù)支撐系統
MapReduce技術(shù)架構 Hadoop 分布式程序開(kāi)發(fā)
Spark內存程序開(kāi)發(fā) HBase數據存儲原理及應用
MongoDB數據庫開(kāi)發(fā)
數據挖掘技術(shù)概述 協(xié)同過(guò)濾——基于用戶(hù)的顯式推薦算法
協(xié)同過(guò)濾——隱式評級及基于物品的過(guò)濾 內容過(guò)濾機及分類(lèi)——基于物品屬性的過(guò)濾
算法評估及KNN 概率及樸素貝葉斯：貝葉斯定理、非結構化文本分類(lèi)
聚類(lèi)：K-MEANS聚類(lèi)、SSE及散度

【近幾年主持、參與的科研項目】
（1）國家自然科學(xué)基金，模擬地震監測波形記錄矢量化關(guān)鍵算法研究與系統開(kāi)發(fā)（數字圖像處理、數據挖掘方向）（國家級，主持）。
（2）大唐電信軟件公司計費結算部工程師，設計開(kāi)發(fā)了內蒙聯(lián)通計費結算系統，河北鐵通計費系統，河南移動(dòng)計費系統。
（3）多次指導學(xué)生參加阿里天池杯大數據競賽，2015年度40個(gè)國家2100支隊伍參與的“淘寶穿衣搭配算法” 競賽決賽取得排名189名；2016年度40個(gè)國家3046支隊伍參與的“機場(chǎng)客流量的時(shí)空分布預測”競賽決賽中決賽排名115名，優(yōu)異成績(jì)；2017年，在全球1143支隊伍參與的“余震捕捉AI大賽”中指導學(xué)生排名45名。
（4）中博教育人工智能研發(fā)部技術(shù)總監，人工智能公考軟件技術(shù)負責人。
（5）校級人才引進(jìn)支持計劃A類(lèi)（人工智能方向），主持。
（6）中國地質(zhì)調查局工作項目子課題，陸域天然氣水合物大數據處理與存儲（數據挖掘方向）（省部級，排名第2）。
（7）中國地震局教師科研基金，活動(dòng)斷裂帶重點(diǎn)區域用地變化檢測技術(shù)研究（數據挖掘方向）（省部級，主持）。
（8）中央高?；究蒲袆?chuàng )新團隊項目子課題，基于多源地震遙感數據融合的斷層識別技術(shù)研究（數據挖掘方向）（主持）。
（9）國家重大科技專(zhuān)項子課題，高分遙感應急示范工程先期攻關(guān)項目--多源地震信息融合技術(shù)研究（數據挖掘方向）（國家級，排名第2）。
（10）中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費青年教師資助計劃，基于HRTEM和STM圖像的石墨烯晶體結構缺陷識別（數字圖像處理、數據挖掘方向）（主持）。
（11）中國地震局教師科研基金，主震地震參數與后續最大地震震級之間的統計關(guān)系研究（人工智能方向）（排名第2）。
（12）河北省科學(xué)技術(shù)廳河北省科技計劃項目，基于大數據技術(shù)的流體觀(guān)測數據前兆異常自動(dòng)識別算法研究（人工智能方向）（排名第3）。
（13）校級教育研究與教學(xué)改革項目， 情景式教學(xué)方法在《UML與設計模式》教學(xué)中的應用（主持）。
【近幾年發(fā)表的論文（第一作者）】
(1)A new program on digitizing analog seismograms, Computers & Geosciences, 2016, 93,70-76.(SCI，IF 2.8)
(2)Recognition of Defect Structure of Graphene by Image Processing Technique, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2014, 11(2), 391-395. (SCI)
(3)Recognition of amount of carbon atoms of graphite STM images, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2011, 8(11), 2204-2208. (SCI)
(4)Recognition of atomically-resolved STM images of graphite, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2010, 7(2), 404-407 (SCI)
(5)Recognition of chiral vector angle of individual single-walledcarbon nanotubes by image processing techniques, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2009, 6 (5), 1008-1012. (SCI)
(6) Land use Change Detecting using Remote Sensing in Xiadian Fault Zone, Journal of Residuals Science & Technology, 2016,12(8), 185-186. (SCI 刊源)
(7)Fault Diagnosis of Sucker-Rod Pumping System Using Support Vector Machine, Communications in Computer and Information Science, 2012, 289,179-189.(EI)
(8)Study of oil-gas yield model of a suck-rod pumping well based on thedata mining of pump dynamometer cards，The 2th International Conference onComputer Science and Service System, 2012.
(9)Recognition of topology feature of Graphene by image processing technique, Advanced Materials Research, 2013, 756-759: 4133-4137. (EI)
(10)Analysis of the Relationship between Main Shock and Aftershocks Based on Association Rules, Advanced Materials Research , 2013, 760 -762: 1174-1177 (EI).
(11)Energy Field Filling of NEIC Broadband Radiated Energy Catalogue Based on Method of Least Squares, Advanced Materials Research (Volumes 760-762), 1339-1342, 2013. (EI)
(12)A New Curve Tracing Algorithm Based on Local Feature in the Vectorization of Paper Seismograms, Sensors & Transducers Journal, 2014 165: 108-111, 2014. (EI)
(13)Spatial characteristics of the major surface rupture in Lushan area to the south of Dujiangyan city by analyzing remote sensing images, 2014 International Conference on Information GIS and Resource Management, 2014.
(14)Researches on key algorithms in analogue seismogram records vectorization，Sensors & Transducers Journal, 2014, 178 (9): 209-213.
(15)A new waveform mosaic algorithm in the vectorization of paper seismograms, Sensors & Transducers Journal,Vol. 2014, 182 (11), 203-206.
(16)Energy field filling of neic broadband radiated energy catalogue based on Support Vector Machine regression model, Applied Mechanics and Materials. 2014, 687-691, 1514-1517. (EI)
(17)Analysis of the relationship between apparent stress and main-after shocks magnitude difference on association rules, energy education science and technology part a. 2015. 33(1): 425-434.
【主要培訓經(jīng)歷】
1、擁有5年以上的通信行業(yè)工作經(jīng)驗，先后為全國多家通信公司有過(guò)項目開(kāi)發(fā)合作及授課。曾為北京大唐電信、河北聯(lián)通等多家省市通信公司講授大數據系統、AI研發(fā)技術(shù)系統培訓、數據挖掘技術(shù)、Nosql數據庫、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)。
2、曾為溫州大學(xué)、石家莊鐵道大學(xué)、中國地質(zhì)科學(xué)院及北京城市學(xué)院等多家院校講授《人工智能算法在醫學(xué)數據分類(lèi)上的應用（CNN及Reinforcement Learning）》、《人工智能技術(shù)概述及典型算法培訓》、《人工智能在地學(xué)資料文本數據挖掘方向的應用》、《計算機網(wǎng)絡(luò )》、《數字圖像處理》、《計算機程序設計語(yǔ)言》等高級核心課程。 

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級數的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀(guān)賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線(xiàn)上獲客、產(chǎn)品設計、風(fēng)控應對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀(guān)背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數字化轉型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時(shí)）第1節、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會(huì )6、 高效智能社會(huì )服務(wù)7、 社會(huì )治理智能化8、 智能制造9、 小結第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（約1.5小時(shí)）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類(lèi)，以硬件為主，銀行的核心應用第二類(lèi)，以軟件為主，銀行核心應用第三類(lèi)，以硬件為主，非核心應用第四類(lèi)，以軟件為主，銀行的的非核心應用業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識別，OCR技術(shù) 語(yǔ)音識別維度：智能客服機器人，智能語(yǔ)音導航，智能營(yíng)銷(xiāo)催收機器人 自然語(yǔ)言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術(shù)和應用場(chǎng)景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車(chē)進(jìn)站等ii.公安局的天網(wǎng)系統b)語(yǔ)音處理，語(yǔ)音識別i.科大訊飛語(yǔ)音輸入法的場(chǎng)景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場(chǎng)景c)自然語(yǔ)言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應用場(chǎng)景ii.抖音推薦引擎的應用場(chǎng)景二．常見(jiàn)人工智能的算法，主流的應..

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設計方法

   

  第1 章 人工智能時(shí)代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎――數據的進(jìn)化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時(shí)代的商業(yè)模式第2 章 無(wú)行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的下半場(chǎng)――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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