大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理   06.03

大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理1.運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運(yùn)行維護(hù)服務(wù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)2.建立集成化的資源運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個(gè)層面的監(jiān)控3.服務(wù)運(yùn)行監(jiān)控管理3.1

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銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱（3-4天）   06.03

銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱培訓(xùn)天數(shù):3‐4日1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問(wèn)題?互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)??金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)?數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新??未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)銀行模式??傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合??目前的問(wèn)題:??數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成???數(shù)量不夠大;維度不夠多???核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等??技術(shù)不足???互聯(lián)網(wǎng)的流行使

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智慧營(yíng)銷   06.03

智慧營(yíng)銷1.智慧商務(wù)的發(fā)展-智能技術(shù)前沿-認(rèn)知計(jì)算2.新時(shí)代的客戶管理2.0-客戶的個(gè)性化需求-客戶智能-工業(yè)4.0與C2B商業(yè)模式3.商務(wù)智能與營(yíng)銷智慧-業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化-營(yíng)銷智能-數(shù)字營(yíng)銷4.智慧營(yíng)銷的挑戰(zhàn)-客戶洞察-精準(zhǔn)營(yíng)銷-一對(duì)一營(yíng)銷5.智慧營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)-電子推薦技術(shù)-大數(shù)據(jù)技術(shù)-文本挖掘技術(shù)（社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷）-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電商客戶分析-IBM

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智能時(shí)代 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)之路   06.03

智能時(shí)代：運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)之路運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)概述運(yùn)營(yíng)商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動(dòng)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)運(yùn)營(yíng)商開(kāi)放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準(zhǔn)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)商客戶分群客戶標(biāo)簽體系行業(yè)標(biāo)簽產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)商目標(biāo)營(yíng)銷與電子推薦運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)時(shí)用戶行為分析運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)可視化運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)安全管理運(yùn)營(yíng)

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智能制造 工業(yè)大數(shù)據(jù)   06.03

智能制造工業(yè)智能大數(shù)據(jù)【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國(guó)家意志，擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的一種體現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā)，到大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值；從大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，到行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及大數(shù)據(jù)市場(chǎng)預(yù)測(cè)；從大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式，再到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維。并重點(diǎn)探討了智能制造

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人工智能-機(jī)器人培訓(xùn)   06.03

解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動(dòng)園區(qū)發(fā)展——人工智能+機(jī)器人第一部分未來(lái)三年人工智能發(fā)展趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計(jì)算力的提升大幅推動(dòng)人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動(dòng)駕駛領(lǐng)域迎來(lái)創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成：基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.

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人工智能培訓(xùn)綱要   06.03

人工智能（3天）客戶對(duì)人工智能的需求：行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因中國(guó)制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進(jìn)人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2.技術(shù)框架硬件架構(gòu)：引領(lǐng)場(chǎng)景通用AI時(shí)代主流的人工智能開(kāi)源框架3.圖像處理圖像理解圖像識(shí)別圖像分類及檢索（SVM或者CNN）人臉識(shí)別技術(shù)及

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深度學(xué)習(xí)   06.03

深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??

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深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)   06.03

深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時(shí)間安排課程內(nèi)容第一天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1）矩陣運(yùn)算2）向量運(yùn)算3）SVD4）PCA）1.2、概率信息論概論分布2）期望、方差、協(xié)方差3）貝葉斯4）結(jié)構(gòu)概論模型）1.3、數(shù)值優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1）發(fā)展歷史2）主要應(yīng)用2.2、感知器2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法2.6、Hessian

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數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)（旅游互聯(lián)網(wǎng)公司）   06.03

旅游互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字運(yùn)營(yíng)【課程目標(biāo)】數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來(lái)的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。本課程分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率，提升企業(yè)利潤(rùn)；然后到數(shù)據(jù)引起的思維變革，怎樣改變企業(yè)管理的思維；再到數(shù)

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