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          1. 大數據人工智能精品課程:分布式機器學習實戰

            大數據人工智能精品課程:分布式機器學習實戰

            人工智能 數據科學 報名: 合作平臺:網易云課堂 講師:陳敬雷
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            課程標簽 人工智能 智能科技 機器學習 機器學習實戰 人工智能實戰 人工智能實踐教程 強化學習 人工智能課程 人工智能實踐 人工智能實踐教程 大數據技術 大數據 數據科學 分布式機器學習 課程描述

            本課由互聯網一線知名大牛陳敬雷老師親自授課,同時人工智能《分布式機器學習實戰》課程也是來自陳敬雷老師在一線大型互聯網公司的多年實戰經驗總結,技術最前沿的重量級干貨分享!

            本系列專家級精品課有對應的配套書籍《分布式機器學習實戰》,精品課和書籍可以互補式學習,大大提高了學習效率。本系列課和書籍是以分布式機器學習為主線,并對其依賴的大數據技術做了詳細介紹,之后對目前主流的分布式機器學習框架和算法進行重點講解,本系列課和書籍側重實戰,最后講幾個工業級的系統實戰項目給大家。


            課程核心內容有互聯網公司大數據和人工智能那些事、大數據算法系統架構、大數據基礎、Python編程、Java編程、Scala編程、Docker容器、Mahout分布式機器學習平臺、Spark分布式機器學習平臺、分布式深度學習框架和神經網絡算法、自然語言處理算法、工業級完整系統實戰(推薦算法系統實戰、人臉識別實戰、對話機器人實戰)、就業/面試技巧/職業生涯規劃/職業晉升指導等內容。


            課程目錄

            章節1:本系列大數據人工智能專家級精品課詳細介紹試看

            課時1《分布式機器學習實戰》新書發布會直播現場101:57可試看

            課時2本系列大數據人工智能專家級精品課詳細介紹45:54

            章節2:大數據和人工智能在公司扮演的角色和重要性

            課時3什么是大數據,扮演的角色和重要性14:15

            課時4什么是人工智能,扮演的角色和重要性30:31

            課時5大數據和人工智能有什么區別,又是如何相互關聯06:03

            章節3:大數據部門組織架構

            課時6大數據部門組織架構23:15

            章節4:大數據部門各個職位技能要求、市場薪資水平

            課時7大數據部門各個職位技能要求、市場薪資水平21:43

            章節5:大數據部門各個職位的職業生涯規劃和發展路徑

            課時8大數據部門各個職位的職業生涯規劃和發展路徑39:01

            章節6:大數據算法系統架構 - 推薦算法系統架構設計試看

            課時9高并發業務系統架構設計與大數據算法系統架構設計的原理與比較15:00可試看

            課時10推薦算法系統架構圖深度解密與詳細介紹36:36可試看

            課時11推薦算法系統中各個子系統詳細講解33:55

            章節7:大數據算法系統架構 - 用戶畫像系統架構設計試看

            課時12大數據用戶畫像系統架構圖深度解密與詳細介紹43:00可試看

            課時13大數據用戶畫像系統中各個子系統詳細講解24:39可試看

            章節8:大數據算法系統架構 - 搜索引擎系統架構設計試看

            課時14個性化搜索引擎系統架構圖深度解密與詳細介紹15:03可試看

            課時15個性化搜索引擎系統中各個子系統詳細講解25:35

            章節9:大數據算法系統架構 - 經典應用場景設計

            課時16大數據算法系統經典應用場景74:20

            章節10:Hadoop大數據平臺

            課時17Hadoop核心原理和介紹43:32

            課時18Linux系統常用命令基于互聯網公司正式環境Centos 716:44

            課時19Hadoop安裝和部署實戰60:15

            課時20Hadoop的Web管理界面介紹02:36

            章節11:Hive數據倉庫及數據分析操作實戰

            課時21Hive原理介紹12:11

            課時22Hive表結構定義語法07:26

            課時23HDFS熱門常用命令08:00

            課時24Hive SQL語句精講23:46

            課時25用Shell腳本如何執行Hive Sql08:35

            課時26Azkaban調度、Oozie調度執行封裝hive的shell腳本,及crontab調度08:05

            課時27Hive數據倉庫模型設計09:06

            課時28Hive UDF函數10:25

            課時29Hive數據倉庫Linux生產服務器實戰操作60:19

            章節12:Sqoop數據ETL工具試看

            課時30Sqoop大數據ETL工具實戰60:45

            課時31Sqoop安裝Docker服務器環境操作實戰08:17

            課時32基于Docker的Mysql容器安裝和Sqoop操作Hadoop集群實戰46:20可試看

            章節13:大數據Hbase數據庫實戰試看

            課時33Hbase介紹15:00

            課時34Hbase架構及基本組件07:01

            課時35Hbase數據結構和表詳解04:06

            課時36Hbase安裝部署和常用操作21:39

            課時37Hbase客戶端命令SQL工具和Phoenix31:10

            課時38Hbase升級和數據遷移和相關Hbase操作05:07

            課時39Hbase Shell常用命令服務器操作實戰58:15

            課時40Hive集成Hbase查詢數據服務器操作實戰24:17可試看

            章節14:Python編程介紹與開發環境安裝搭建試看

            課時41Python介紹42:51可試看

            課時42Windows下Python環境搭建和Pycharm開發工具操作實戰42:42可試看

            課時43Linux環境Centos 7系統之Python環境搭建操作實戰27:12可試看

            課時44蘋果mac系統之Python環境搭建操作實戰20:54可試看

            章節15:Python基礎語法操作實戰試看

            課時45Python基礎語法操作實戰58:44可試看

            章節16:Python數據類型

            課時46數據類型之數字和布爾型31:45

            課時47數據類型之字符串28:18

            課時48數據類型之List列表27:58

            課時49數據類型之Tuple元組24:29

            課時50數據類型之Dict字典33:50

            課時51數據類型之Set集合30:37

            課時52數據類型之日期和時間19:33

            章節17:Python操作符

            課時53操作符之算術運算符32:29

            課時54操作符之比較運算符19:41

            課時55操作符之賦值運算符20:57

            課時56操作符之位運算符30:50

            課時57操作符之邏輯運算符26:05

            課時58操作符之成員運算符24:06

            課時59操作符之身份運算符13:31

            課時60操作符之運算符優先級16:08

            章節18:Python控制流程

            課時61控制流程之條件控制語句if else26:47

            課時62控制流程之循環語句While-For60:18

            章節19:Python函數編程

            課時63Python函數編程51:38

            章節20:Python面向對象編程

            課時64Python面向對象編程80:00

            章節21:Python文件讀寫編程試看

            課時65文件讀寫IO操作49:35可試看

            章節22:Python錯誤異常處理機制

            課時66錯誤異常處理機制try/except/finally35:08

            章節23:Python的Web開發框架

            課時67Python的Web開發框架Flask50:12

            章節24:Java語言編程

            課時68Java和Scala開發環境配置IntelliJ IDEA工具操作實戰66:50

            課時69快速上手Java編程94:41

            課時70Java面向對象高級編程和數據庫編程操作39:26

            章節25:大數據Spark之Scala語言編程

            課時71大數據Spark之Scala語言編程102:24

            章節26:Spark分布式內存計算

            課時72Spark原理與介紹15:00

            課時73Spark和Hadoop的比較10:59

            課時74Spark生態圈04:04

            課時75Spark MLlib機器學習13:01

            課時76Spark GraphX圖計算04:59

            課時77Spark Streaming流式計算03:02

            課時78Spark編程及常用函數介紹40:01

            課時79Spark分布式集群環境安裝搭建及項目案例19:17

            章節27:大數據Spark分布式大規模發送郵件項目實戰

            課時80大數據Spark分布式大規模發送郵件項目實戰112:35

            章節28:大數據Spark分布式操作Hbase項目實戰

            課時81大數據Spark分布式操作Hbase項目實戰88:12

            章節29:Docker容器

            課時82Docker原理與介紹16:19

            課時83Docker安裝部署04:12

            課時84搭建Docker固定ip網絡02:36

            課時85Docker常用命令45:31

            課時86基于Docker安裝Mysql數據庫和Hadoop分布式集群介紹08:53

            章節30:Spark分布式機器學習 - Word2Vec詞向量模型試看

            課時87word2vec算法原理57:51

            課時88word2vec詞向量模型源碼解析實戰22:00

            課時89word2vec源碼編譯打包及服務器部署模型訓練操作實戰全過程演示30:01可試看

            章節31:Spark分布式機器學習 - Learning to rank排序

            課時90Learning to rank排序學習算法原理概述02:59

            課時91PointWise、PairWise和ListWise三種排序類型算法02:41

            課時92Learning to rank評價指標MAP和NDCG09:24

            課時93Learning to rank排序學習算法源碼深度解密實戰現29:31

            章節32:Spark分布式機器學習 - 邏輯回歸算法

            課時94邏輯回歸算法原理與介紹16:15

            課時95邏輯回歸經典應用場景05:13

            課時96SGD邏輯回歸(隨機梯度下降法)23:36

            課時97LBFGS邏輯回歸(擬牛頓法)10:33

            課時98邏輯回歸線上實時預測02:54

            章節33:Spark分布式機器學習 - 決策樹算法

            課時99決策樹算法原理與介紹19:21

            課時100決策樹算法經典應用場景03:21

            課時101決策樹算法源碼實戰23:11

            課時102決策樹算法優缺點02:14

            課時103決策樹算法與隨機森林聯系和區別07:09

            章節34:Spark分布式機器學習 - 隨機森林算法

            課時104隨機森林算法原理與介紹15:37

            課時105隨機森林經典應用場景02:34

            課時106隨機森林模型參數詳解12:10

            課時107隨機森林源碼實戰19:05

            課時108隨機森林源碼二次開發19:11

            課時109隨機森林和GBDT(梯度提升決策樹)的聯系和區別07:16

            章節35:Spark分布式機器學習 - GBDT梯度提升決策樹

            課時110GBDT算法原理與介紹16:30

            課時111GBDT經典應用場景07:37

            課時112GBDT模型參數詳解08:34

            課時113GBDT源碼實戰27:33

            課時114GBDT模型文件里具體內容展示02:10

            課時115GBDT和SVM(接近于神經網絡的算法)05:58

            章節36:Spark分布式機器學習 - SVM支持向量機算法

            課時116 SVM支持向量機算法原理與介紹35:39

            課時117 SVM經典應用場景04:13

            課時118 Python的scikit-learn的SVM算法實戰03:52

            課時119LIBSVM 算法工具包實戰09:22

            課時120Spark SVM實戰(Scala)14:39

            課時121SVM支持向量機模型文件內容展示05:26

            章節37:Spark分布式機器學習 - 貝葉斯算法

            課時122樸素貝葉斯算法原理與介紹13:38

            課時123樸素貝葉斯應用場景04:59

            課時124樸素貝葉斯分類特征工程21:04

            課時125Mahout樸素貝葉斯源碼實戰08:29

            課時126Spark樸素貝葉斯源碼實戰13:06

            課時127樸素貝葉斯模型文件內容展示06:46

            章節38:Spark分布式機器學習 - 序列模式挖掘算法

            課時128序列模式挖掘算法原理與介紹12:37

            課時129序列模式挖掘算法應用場景04:27

            課時130序列模式挖掘算法的基本概念09:26

            課時131PrefixSpan算法的基本概念06:12

            課時132PrefixSpan算法流程03:40

            課時133PrefixSpan算法優勢和劣勢03:36

            課時134SparkMLlib實現的PrefixSpan算法源碼實戰19:49

            課時135充電了么自研輕量級序列模式挖掘源碼實戰09:27

            章節39:Tensorflow深度學習框架

            課時136Tensorflow深度學習框架58:22

            章節40:MXNet多GPU深度學習框架

            課時137MXNet多GPU深度學習框架47:12

            章節41:神經網絡算法 - MLP多層感知機算法

            課時138TensorFlow多層感知機實現原理解密29:56

            課時139TensorFlow多層感知機算法實現手寫數字識別分類任務源碼深度解析17:59

            章節42:神經網絡算法 - CNN卷積神經網絡算法

            課時140Tensorflow卷積神經網絡CNN核心原理解密54:26

            課時141Tensorflow卷積神經網絡CNN手寫數字識別案例源碼深度解析20:07

            章節43:神經網絡算法 - RNN循環神經網絡算法

            課時142TensorFlow循環神經網絡RNN核心原理解密36:28

            課時143TensorFlow循環神經網絡RNN自然語言處理語言模型LM源碼深度解析14:38

            章節44:神經網絡算法 - LSTM長短期記憶神經網絡算法

            課時144TensorFlow長短期記憶神經網絡LSTM核心原理解密28:39

            課時145LSTM實現神經網絡語言模型LM案例源碼深度解析35:17

            章節45:神經網絡算法 - Seq2Seq端到端神經網絡算法試看

            課時146Tensorflow端到端神經網絡Seq2Seq核心原理解密12:03可試看

            課時147Tensorflow端到端神經網絡Seq2Seq排序算法案例源碼深度解析58:47可試看

            章節46:神經網絡算法 - GAN生成對抗網絡算法

            課時148Tensorflow生成對抗網絡GAN核心原理解密52:12

            課時149Tensorflow生成對抗網絡GAN通過文字生成圖片案例源碼深度解析21:06

            章節47:神經網絡算法 - 深度強化學習DQN算法

            課時150Tensorflow深度強化學習DQN核心原理解密33:25

            課時151深度強化學習TensorFlow 2.0代碼實戰25:15

            章節48:自然語言處理 - 中文分詞和詞性標注算法

            課時152中文分詞和詞性標注原理及Python的jieba分詞工具源碼實戰42:53

            課時153Java的中文分詞和詞性標注源碼實戰05:00

            課時154Java開源的HanLP自然語言處理工具包介紹09:59

            章節49:自然語言處理 - 關鍵詞提取和摘要算法

            課時155關鍵詞提取和摘要算法原理11:00

            課時156基于Python的關鍵詞提取和摘要算法源碼實現28:02

            課時157基于Java的關鍵詞提取和摘要算法源碼實現06:59

            章節50:自然語言處理 - 自動分類算法

            課時158分類算法原理及樸素貝葉斯、SVM支持向量機介紹15:00

            課時159Python開源快速分類器fastText框架核心原理解密14:40

            課時160Python快速分類器fastText源碼實現及服務器部署全過程演示45:28

            章節51:自然語言處理 - 語言模型(language model)

            課時161自然語言處理之語言模型原理與介紹13:28

            課時162n-gram統計語言模型原理09:14

            課時163LSTM神經網絡語言模型原理08:05

            課時164語言模型源碼實現深度解析實戰15:28

            課時165自然語言處理之語言模型應用場景11:32

            章節52:推薦算法系統實戰試看

            課時166推薦系統架構設計85:26

            課時167推薦數據倉庫集市87:44

            課時168推薦系統ETL數據處理50:58

            課時169CF協同過濾用戶行為挖掘86:04

            課時170推薦算法ALS交替最小二乘法52:36

            課時171推薦系統ContentBase挖掘算法78:18

            課時172用戶畫像興趣標簽提取算法83:46

            課時173基于用戶心理學模型推薦40:54

            課時174推薦系統多策略融合算法48:41

            課時175準實時在線學習推薦引擎64:42

            課時176Redis分布式緩存處理77:49

            課時177分布式搜索引擎70:49

            課時178推薦Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、隨機森林、神經網絡47:21可試看

            課時179推薦Rerank二次重排序算法(基于Learning to rank排序學習思想)45:05

            課時180推薦Rerank二次重排序算法(基于加權公式思想做二次排序)07:18

            課時181在線Web實時推薦引擎服務原理及核心處理算法37:01

            課時182在線Web實時推薦引擎服務核心源代碼解析43:12

            課時183在線AB測試推薦效果評估03:08

            課時184離線AB測試推薦效果評估04:02

            課時185推薦位管理平臺04:41

            章節53:人臉識別實戰試看

            課時186人臉識別原理與介紹66:18

            課時187人臉識別應用場景34:00

            課時188人臉檢測與對齊原理及介紹43:30

            課時189人臉檢測與對齊核心源代碼解析20:00

            課時190人臉檢測與對齊項目服務工程化和在Linux服務器部署操作實戰20:17

            課時191人臉識別比對原理和項目介紹11:11

            課時192人臉識別比對核心源代碼解析20:11

            課時193人臉識別比對項目服務工程化和在Linux服務器部署操作實戰28:28

            課時194人臉年齡識別原理及項目介紹12:59可試看

            課時195人臉年齡識別核心源代碼解析27:01可試看

            課時196人臉年齡識別項目服務工程化和在Linux服務器部署操作實戰15:51可試看

            課時197人臉性別識別26:43

            章節54:對話機器人實戰試看

            課時198對話機器人原理與介紹72:40

            課時199基于TensorFlow對話機器人項目實戰25:20可試看

            課時200基于TensorFlow對話機器人模型訓練前數據準備和處理18:58可試看

            課時201基于TensorFlow對話機器人項目實戰源碼解析和訓練模型過程實戰24:00可試看

            課時202基于TensorFlow對話機器人項目服務工程化和在服務器上操作實戰31:11可試看

            課時203基于MXNet對話機器人項目實戰10:01

            課時204基于MXNet對話機器人項目實戰源碼解析20:02

            課時205基于MXNet對話機器人項目服務工程化和在Linux服務器上操作實戰24:35

            課時206基于深度強化學習機器人52:47

            課時207基于搜索引擎對話機器人29:42

            課時208對話機器人的Web服務工程化44:16可試看

            章節55:就業、面試技巧、職業生涯規劃、職業晉升指導

            課時209就業、面試技巧、職業生涯規劃、職業晉升指導概述31:02

            課時210怎么寫一份漂亮的簡歷?26:32

            課時211哪些招聘網站是比較好的?05:29

            課時212通過內推方式找工作?成功率高?05:15

            課時213通過獵頭找工作?薪資高?07:06

            課時214面試前準備:學習、其它有針對性的個性化準備等35:17

            課時215面試過程中的技巧86:32

            課時216面試失敗后如何復盤、總結面試經驗、學習和準備下次面試?09:22

            課時217面試成功后如何談薪資offer、入職時間等11:37

            課時218新員工入職后的工作中經驗技巧、注意事項、如何順利通過試用期?27:59

            課時219職業生涯如何規劃?下次找工作找什么樣的?如何晉升?48:33

            ......


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