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1、全国高校大数据与人工智能师资研修班邀请函（2024年第一期）线下班（上海）：数据采集与机器学习实战线下班（广州）：大数据技术应用实战（HadOoP+Spark）线上班（十一大专题）：PyTOrCh深度学习与大模型应用实战、数据采集与处理实战、大数据分析与机器学习实战、大数据技术应用实战（HadOOP+Spark）、商务数据分析实战（EXCel+PowerBI）、商务数据分析实战（Python）、计算机视觉应用实战（Pytorch）、文本分析与挖掘实战（PyTOrCh）、网络舆情与情感分析（Python）、TenSorFIOW与人工智能实战、Python金融数据分析与实战主办单位：泰迪杯数据挖掘
2、挑战赛组织委员会协办单位：人民邮电出版社有限公司广州泰迪教育科技有限公司北京泰迪云智信息技术研究院承办单位：广东泰迪智能科技股份有限公司新一代信息技术正深刻改变着人们的生产、生活、学习和思维方式，其朝气蓬勃的产业发展态势和大力度的国家政策鼓励支持，无不揭示了数据智能技术的重要性。人才的培养是新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据与人工智能人才培养的重任，因此,尽快形成完善的人才培养方案、课程体系、系列教材、课程师资和实训平台等，是各大高校共同关注的重要事宜。为推动各院校完善专业建设，解决专业教学中行业案例缺失和实战能力不足等相关痛点问题，泰迪科技基于十余年深耕数据智能产业实践经验，特推出全
3、国高校大数据与人工智能师资研修班，每年在全国范围内滚动开展，截止目前已在全国巡回举办60余场，参训教师近7000人次。2024年第一期全国高校大数据与人工智能师资研修班将开设十一个线上专题、两个线下专题(上海&广州)，现将有关安排通知如下。一、课程特色1、大模型应用：畅想数据智能新未来紧贴产业前沿，特邀三位专家畅谈大模型应用，分享ChatGPT教学应用”，“金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效”，“大模型(ChatGLM2-6B)产业应用漫步与畅想”等专题，一起畅想数据智能新未来。2、企业案例实战+落地实操授课课程全程强调动手实操，内容以代码落地为主，通过讲解企业级案例，真正让学员把所学内
4、容和工作实际有效结合，从而更好地完成自身后续教育教学工作。3、全方位答疑辅导学习课程设有答疑交流讨论群，培训期间助教全程辅助教学。线上学习部分每天提供10小时的实时在线答疑辅导，线下学习部分则有主讲老师和助教面对面的帮助。4、内容从浅及深更易入门本课程配套有基础知识内容，即使零基础学员也能找到适合自己的学习内容和节奏，快速掌握课程知识和技能。5、提供课程资源和回看功能所有课程相关源代码、数据、PPT、案例素材全部提供下载，即学即用，教学更轻松！线上课程内容支持六个月内免费回看，以便复习和参考。6、满足教学和科研需求通过技能学习和案例实战，学员将在具体应用场景中全面掌握相关技能，提升实训教学工作
5、的实际动手能力并为后续科研打下坚实基础。二、课程安排本次培训分为线下和线上两种班型，详细课程内容见文末附件课程大纲。1、线下班（上海&广州）混合模式，技能学习课程放置在线上云课堂以便学员系统学习，核心案例实战采用线下形式由讲师亲授同步操作演练。线下上海班）数据采集与机骞学习实战（PythOn）基本信息技能学习（线上云课堂），1.14-1.16现场案例实战，L18-L21时间：1月14日一21日 线下报到时间：1月17日 地点：上海（详细地点开课前 一周发送报到通知） 学时：共计80学时证书：高级机器学习工程师 职业技术证书费用：3980元/人学习环境要求：W i ndows 10 或以上操作系
6、统（64位）， 8G+内存LPython编程基础2. Python数据分析与应用3. Python网络爬虫实战4. Python机器学习实战5. Python特征工程实战（拓展）6. 农产品信息采集与分析（拓展）7. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更 高效 大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫L核心技能串讲与巩固2 .泰迪内推平台招聘信息采集与分 析3 .某外卖平台优惠券使用预测4 .实战演练：天猫用户重复购买预测 （从理论到实践）步与畅想线下广州班大数据技术应用实战（HadOoP+Spark）基本信息技能学习（线上云课堂），L16-1.20现场案例实
7、战，L22-L26时间：1月16日一26日LLinUX操作系统基础L航空客户价值分析线下报到时间：1月21日 地点：广州（详细地点开课前 一周发送报到通知） 学时：共计80学时 证书：高级大数据技术应用 职业技术证书费用：4980元/人学习环境要求： WindowslO 或以上操作系统（64位），8G+ 内存，不可使用MaC和IinUX 系统2. Java编程基础3. Scala编程基础4. Hadoop大数据基础5. Hive大数据仓库6. Spark大数据技术基础7. HBase非关系型数据库（拓展）8. Flume数据采集（拓展）9. Kafka消息系统（拓展）10. Flink大数据实
8、时处理（拓展）IL特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更 高效 大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫2 .广电大数据用户画像（Hadoop + Spark + Hive）3 .大数据分布式消息Zookeeper （拓 展）4 .商品实时推荐系统（拓展）步与畅想2、线上班（H大专题）教学视频六个月有效期可反复观看学习，同步提供配套资源，线上学习无需脱产，可灵活安排时间。专题一PyTorCh深度学习与大模型应用实战基本信息技能学习案例实战时间：1月16日一26日学时：共计88学时证书：高级人工智能应用工程师职业技术证书费用：2480元/人学习环境要求：Windo
9、wslO或以上操作系统（64位），8G+内存1. Python编程基础1.新冠疫情期间网民情绪识别2. Python数据分析与应用2.基于TranSfOrmer的疫情问诊系统3. Python机器学习实战自动翻译实现4. PyTorch框架基础实践3.基于大模型的金融问句语义相似5. PyTorch深度学习原理与实现度计算（拓展）6. 大模型原理与实现7. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题二数据采集与处理实战（PythOn）基本信息技能学习案例实战时间：1月160-25B学时：共计80学时证书：高级P
10、ython技术应用工程师职业技术证书费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），8G+内存1. Python编程基础2. Python数据分析与应用3. Pandas数据分析基础4. Python网络爬虫实战5. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想1 .泰迪内推平台招聘信息采集与分析2 .农产品信息采集与分析3 .微博疫情评论数据采集4 .网站图像素材采集实战（拓展）专题三大数据分析与机器学习实战（Python）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日-25日学时：共计80
11、学时证书：高级机器学习工程师职业技术证书费用：1980元/人学习环境要求：WindowslOLPython编程基础2. Python数据分析与应用3. Pandas数据分析基础4. Python机器学习实战5. Python特征工程实战（拓展）6. 特别内容：L运营商用户流失预测2 .网络入侵用户自动识别3 .天猫用户重复购买预测4 .泰迪内推平台信息精准推荐应用或以上操作系统（64位），ChatGPT教学应用8G+内存金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题四大数据技术应用实战（HadOOP+Spark）基本信息技能学习案例实战时间:1月
12、160-25B学时：共计80学时证书：高级大数据技术应用职业技术证书费用：2980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），8G+内存，不可使用Mac和Iinux系统1. Linux操作系统基础1.航空客户价值分析2. Java编程基础2.广电大数据用户画像（HadOOP+3. Scala编程基础Spark+Hive）4. Hadoop大数据基础3.大数据分布式消息Zookeeper（拓5. Hive大数据仓库展）6. Spark大数据技术基础4.商品实时推荐系统（拓展）7. HBase非关系型数据库（拓展）8. Flume数据采集（拓展）9. Kafka消息系统（拓展）
13、10. Flink大数据实时处理（拓展）IL特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题五商务数据分析实战（EXCeI+PowerBl）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日250学时：共计80学时证书：高级大数据分析师职业技术证书费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），不可使用Mac和Iinux系统1. Excel数据分析基础与实战2. PowerBI数据分析与可视化3. Python编程基础（拓展）4. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发
14、更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想1 .新零售智能销售数据分析2 .餐饮企业综合分析3 .财务分析在纳税评估中的应用4 .学生校园卡消费行为分析专题六，务数据分析实战（PythOn）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日一26日学时：共计88学时证书：高级大数据分析师职业技术证书LPython编程基础2. Python数据分析与应用3. Python数据分析实训4. 商务数据分析概述1 .牛刀小试-T公司运营数据分析与业务决策2 .回归分析-某市财政收入预测3 .聚类分析-对某航空公司客户分群费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），
15、8G+内存5.特别内容：4.分类分析-运营商用户流失判别ChatGPT教学应用5.关联规则-购物篮商品推荐金牌助手ChatGPT,让应用开发更6.协同过滤-新闻网站用户个性化推高效荐大模型（ChalGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题七计算机视觉应用实战（PyTorCh）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日260学时：共计88学时证书：高级人工智能应用工程师职业技术证书费用：2480元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），8G+内存1. Python编程基础1.脑PET图像分析和疾病预测2. Python数据分析与应用2.基于FaceNet的人脸智能识别3. Py
16、thon机器学习实战3.基于YOLOX的农田害虫图像检测与4. PyTorch框架基础实践识别5. PyTorch深度学习原理与实现6. 计算机视觉实战7. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题八文本分析与挖掘实战（PyTOrCh）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日一260学时：共计88学时证书：高级人工智能应用工程师职业技术证书费用：2480元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统（64位），8G+内存1. Python编程基础1.基于textCNN的公众健康问句分类2. Python
17、数据分析与应用2.新冠疫情期间网民情绪识别3. Python机器学习实战3.推荐系统受众性别智能识别4. PyTorch框架基础实践5. PyTorch深度学习原理与实现6. 自然语言处理实战7. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型（ChatGLM2-6B）产业应用漫步与畅想专题九网络舆情与情感分析（PythOn）基本信息技能学习案例实战时间：1月16日260学时：共计88学时证书：高级大数据分析师职业技术证书LPython编程基础1.微博疫情评论数据爬虫2. Python数据分析与应用2.基于情感分析的疫情期间网民情绪3. 网络舆情与情感分析概述识
18、别4. Python机器学习实战3.网络问政平台数据爬虫费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统(64位)5. Python网络爬虫实战4.智慧政务下的问政舆情分析6. Python文本挖掘实战7. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChalGPT,让应用开发更高效大模型(ChatGLM2-6B)产业应用漫步与畅想专题十TenSOrFIOW与人工智能实战基本信息技能学习案例实战时间：1月16日25日学时：共计80学时证书：高级人工智能应用工程师职业技术证书费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统(64位)，8G+内存1. Python编
19、程基础2. Python数据分析与应用3. Python机器学习实战4. TensorFlow2框架基础实践5. TensorFlow2深度学习原理与实现6. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型(ChatGLM2-6B)产业应用漫步与畅想1 .脑PET图像分析与疾病预测2 .基于textCNN的公众健康问句分类3 .基于FaceNet的人脸智能识别专题十一PythOn金融数据分析与实战基本信息技能学习案例实战时间：1月16日250学时：共计80学时证书：高级大数据分析师职业技术证书费用：1980元/人学习环境要求：WindowslO或以上操作系统(6
20、4位)，8G+内存1. Python编程基础2. Python数据分析与应用3. Python数据分析基础4. Python数据分析实训5. Python机器学习实战6. 特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型(ChatGLM2-6B)产业应用漫步与畅想1 .上市公司综合评价2 .信用卡高风险客户分析3 .金融客户产品购买预测三、证书颁发学员经培训并考试合格后，可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的相应职业技术证书，证书可登录工业和信息化部教育与考试中心官网查询。四、报名及联系方式1、报名材料：报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件
21、照电子版（要求:背景:白色，格式：JPG,大小：1420K）2、本期研修班由广州泰迪教育科技有限公司收取费用并开具发票。3、联系方式联系人：郝富雨电话：13381043059电子邮箱：1476265208全国高校大数据与人工智能师资研修班报名申请表单位名称部门/院系通讯地址发票抬头发票内容纳税号电子发票接收邮箱联系人电话邮箱以下表格中要求提供的危:息为申报职业技术证书使用，请真实完整填写。姓名性别职务主要任课专业毕业院校最高学历手机号码电子邮箱专题选择是否住宿（单间/标间）费用支付方式1、电汇到指定账号。2、扫码支付（报名后联系工作人员索要支付码）。3、付款时请注明“大数据与人工智能研修班+单
22、位或姓名”字样，方便查账备案。账户信息账户名：广州泰迪教育科技有限公司开户行：中国工商银行广州花城支行账户号：3602028509201584794备注请将报名表发送至邮箱：1476265208联系人：郝富雨13381043059附件一线下班课表线下上海班数据采集与机器学习实战(Python)课程大纲技能学习(线上云课堂)课程安排时间：报名成功后即可开始学习Python编程基础1 认识 Python2编写PythOn程序3认识PythOrl数据结构4条件判断及分支语句5使用def定义函数6认识面向对象7读取文件数据8模块和第三方库Python数据分析与应用1 Python数据分析概述2 Num
23、Py数值计算基础3 MatPIOtIib数据可视化基础4 . Pandas数据分析基础5 .使用PandaS进行数据预处理时间：1. 14 (9:00-18:00)专题讲座计算机视觉技术及其应用Python网络爬虫实战IPython爬虫环境与爬虫简介1.1 认识爬虫L2认识反爬虫1. 3配置Python爬虫环境2网页前端基础1.1 认识网络信息传输过程2. 2 认识 HTTP3简单静态网页爬取2.1 认识静态网页2.2 实现HTTP请求3. 3解析网页3.1 存储数据4认识动态网页3.2 认识动态网页3.3 逆向分析爬取动态网页4. 3使用Selenium爬取动态网页拓展时间：1. 15 (9
24、:00-18:00)Python机器学习实战1机器学习绪论1. 1引言1.2 基本术语1.3 假设空间&归纳偏好2模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2. 2评估方法2.2 性能度量2.3 性能度量PythOn实现3回归分析3. 1线性回归基本形式3.2线性回归模型算法实现4决策树4. 1从女生相亲到决策树4.2 明天适合打球吗4.3 决策树拆分属性选择4.4 决策树算法家族4.5 泰坦尼克号生还者预测一 数据预处理4.6 泰坦尼克号生还者预测一 模型构建与预测时间：1. 16 (9:00-18:00)5人工神经网络5. 1单个神经元介绍5.2 经典网络结构介绍5.3 神经网络工作流程演示5.
25、4 如何修正网络参数-梯度下 降法5.5 网络工作原理推导5.6 网络搭建准备5.7 样本从输入层到隐层传输 的Python实现5.8 网络输出的Python实现5.9 单样本网络训练实现5. 10全样本网络训练实现拓展内容：特征工程1特征工程介绍2数据预处理3特征构建4特征选择5降噪与特征转换6特征学习农产品信息采集与分析1.1背景与分析目标2.1 网页分析和爬虫思路2.2 省份链接获取2.3 获取省份名称2.4 确定翻页数目2.5 获取单页表格2.6 获取所有省份和页面的数 据2.7 分布式爬取3.1 数据预处理3.2 数据指标提取3.3 省级以上部门审定数量分 析3.4 水稻品种类型数量
26、分析3.5 主要水稻类型的数量分析3.6 水稻母本分析3.7 主要审定公司分析4总结特别内容：ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用 开发更高效 大模型(ChatGLM2-6B)产业 应用漫步与畅想5模拟登录6Scrapy爬虫7.拓展：终端协议及爬取工具介绍5.11网络性能评价5.12Sklearn实现神经网络拓展6支持向量机7聚类8集成学习现场案例实战课程安排时间：1.18(8:30-17:00)核心技能串讲与巩固1Python爬虫环境与爬虫简介2网页前端基础3简单静态网页爬取察迪内推平台招聘信息采集与分析1背景与目标2数据采集2.1 网页结构探索2.2 定位一级页面数据地址2
27、.3 爬取及解析一级页面数据2.4 提取一级页面字段2.5 定位二级页面数据地址2.6 爬取及解析二级页面数据2.7 翻页爬取及数据保存3数据处理3.1 读取已爬取完成的数据3.2 数据预处理操作4分析与可视化4.1 招聘岗位对学历要求分析4.2 各行业的大数据招聘需求数量分析4.3 不同类型公司的薪资待遇分析4.4小结时间：1.19(8:30-17:00)核心技能串讲与巩+固1机器学习绪论2机器学习模型构建3模型评估与选择4集成学习某外卖平台优惠券使用预测1.1 背景与挖掘目标2. 1工程环境准备2.1 缺失值处理和数据去重2.2 数据分布探索3. 1特征工程介绍3.1 原始特征3.2 用户
28、相关特征3.3 商家相关特征3.4 优惠券相关特征3.5 离散型特征处理4.1 建模前的数据处理4.2 模型构建技巧4.3 模型构建4.4 网格搜索4.5 模型训练和评估4.6 模型优化4.7 模型应用5小结时间：1.20(8:30-17:00)天猫用户重复购买预测：从理论到实践1背景与目标2数据探索3构建样本标签4特征构建5模型构建6模型性能评估7模型预测8结果提交时间：1.21(9:00-17:00)1 .职业技术考试2 .企业参观跳转至线下班课程安排线下广州班Hadoop+Spark大数据技术应用实战课程大纲技能学习(线上)课程安排时间：报名成功后即可开始学习时间：1.18(9:00-1
29、8:00)时间：1.20(9:00-18:00)Linux操作系统基础Hive大数据仓库5.配置SParkIDEA开发环境1.Linux概述1.Hive简介5.1搭建Spark开发环境2.LinUX系统安装1.1Hive简介6.SparkSQL应用3.Linux基本命令2.Hive安装配置6.1SparkSQL简介4.LinuxVi编辑器2.1.1Hive安装配置之MySQL数6.2SparkSQL配置5.LinuxShell编程据库安装6.3从结构化数据文件创建Java编程基础2.1.2Hive安装配置之Hive安DataFrame1.基础知识装6.4从外部数据库创建2.面向对象2.2Hiv
30、e实现单词计数DataFramc3.线程及异常处理3.Hive应用6.5从RDD创建DataFramcScala编程基础3.1.1HiVe表定义6.6读取Hive表数据创建1.Scala简介3.1.2创建内部表与外部表DataFrame2.SCaIa安装配置3.1.3创建静态分区表和动态分6.7读取学生成绩创建3.SCaIa基础语法区表DataFrame4.函数3.1.4创建带数据的表和桶表6.8常见DataFrameAPI操作15.面向对象编程3.2HiVe导入及导出6.9常见的DataFrame操作26.文件读写3.3.1Select查询基本用法16.10常见的DataFrame操作33.
31、3.2Select查询基本用法26.11通过DataFrameAPI计算学时间：1.16(9:00-18:00)3.3.3内置函数应用生总分和平均分专题讲座3.3.4关联查询6.12保存DataFranle数据计算机视觉技术及其应用拓展6.13保存学生成绩分析结果到Hadp大数据基础4.HiVC开发Hive1.Hadoop简介5.HiVe自定义函数6.14DataSet基础操作1.1大数据介绍6.Hive查询优化6.15统计商品销量1.2Hadoop核心组件1.3Hadoop生态环境时间：1.19(9:00-18:00)拓展内容：1.4HadoOP应用场景Spark大数据技术应用1HBaSe非
32、关系型数据库2.HadOOP集群安装与部署1.Spark入门2ZOokeePer大数据分布式消息2.1安装虚拟机1.1SPark入门3FlUme数据采集2.2安装JaVa2.SPark集群的安装配置4Kafka消息系统2.3Hadoop集群部署模式2.1Spark安装部署5Flink大数据实时处理2.4配置固定IP2.2SPark安装部署实战6商品实时推荐系统2.5SSH无密码登录3.Spark架构及原理2.6配置HadOOP集群3.1Spark架构特别内容：2.7HadOOP集群配置参数3.2SparkRDD及DAG相关概念ChatGPT教学应用2.8Hadoop集群启动与监控4.Spark
33、编程基础金牌助手ChatGPT,让应用时间：1.17(9:00-18:00)4.1创建RDD开发更高效4.2RDD常用算子之大模型(ChatGLM2-6B)产业3.Hadoop基础操作3.1Hadoop安全模式transformation算子(1)应用漫步与畅想3.2Hadoop集群基本信息介绍4.3RDD常用算子之3.3HDFS常用Shell操作transformation算子(2)3.4MapReduce常用Shell操作4.4RDD常用算子之键值对RDD3.5MapReduce任务管理算子3.6Yarn资源管理与任务调度4.5RDD常用算子之action算子4.MapRoduce开发入门
34、4.6文件读取与存储4.1MaPRCdUCe框架与设计构思4.7统计用户停留时间最长的基4.2MapReduce开发环境搭建4.3MapReduceWordCount源码分析4.4MapReduceAPI分析4. 5MapReduce统计每天访问次数5. 6MapReduce按用户访问次数排序拓展6. MaPRedUCe编程进阶站案例实战(线下)课程安排时间：1.22(8:30)-1.24(11:30)核心技能串讲与巩固1 .Hadoop大数据基础2 .Hive大数据仓库3 .HBase非关系型数据库4 .Spark大数据技术应用时间：1.24(14:00-17:00)航空客户价值分析1.案例
35、背景与挖掘目标5 .数据存储6 .数据探索与数据清洗7 .构建航空客户价值分析关键特征8 .航空客户分群9 .会员营销策略与建议时间：1.25(8.30-17:00)广电大数据用户画像1 .项目背景与目标分析1.1 背景介绍1.2 目标分析1.3 系统架构介绍2 .数据存储2.1 数据介绍2.2 数据存储2.3 开发环境搭建3 .数据探索与清洗4 .用户画像标签计算4. 1用户画像简介4.2 消费内容4.3 消费等级4.4 产品名称4.5 入网程度&业务名称4.6 地区&语言偏好5. SVM预测用户是否挽留5. 1SVM介绍5.2 特征构建5.3 标签构建5.4 模型构建与评估时间：1.26(
36、9:00-17:00)1 .职业技术考试2 .企业参观跳转至线下班课程安排附件二线上班课表专题一PyToreh深度学习与大模型应用实战课程大纲技能学习课程安排一时间：报名成功后即可开始学习I时间：1.17(9:00-18:00)时间：L19(9：00-18：00)Python编程基础1 认识 Python2编写PythOn程序3认识Python数据结构4条件判断及分支语句5使用def定义函数6认识面向对象7读取文件数据8模块和第三方库Python数据分析与应用1 Python数据分析概述2 NUmPy数值计算基础3 MatPIOtlib数据可视化基础4 Pandas统计分析基础5使用Panda
37、S进行数据预处理时间：1. 16 (9:00-18:00)专题讲座计算机视觉技术及其应用Python机器学习实战1机器学习绪论1.1 引言1.2 基本术语1.3 假设空间&归纳偏好2模型评估与选择2. 1经验误差与过拟合2.1 评估方法2.2 性能度量2.3 性能度量Python实现3回归分析3. 1线性回归基本形式3.2线性回归模型的PythOn实现4人工神经网络1.1 单个神经元介绍1.2 经典网络结构介绍1.3 神经网络工作流程演示1.4 如何修正网络参数-梯度下降1.6 网络搭建准备1.7 样本从输入层到隐层传输的 Python实现1.8 网络输出的Python实现1.9 单样本网络训
38、练实现1.10 10全样本网络训练实现1.11 网络性能评价4. 12实现神经网络算法4.1 聚类分析概述4.2 相似性度量5. 3 K-Means聚类分析算法介绍5. 4利用K-Means算法对莺尾花 进行聚类5.5聚类结果的性能度量5. 6调用Sklearn实现聚类分析6.1 间隔与支持向量6.2 对偶问题6.3 核函数6.4 软间隔与正则化6.5 支持向量机算法实现时间：1. 18 (9:00-18:00)PyTOrCh框架基础实践1. PyTorch 简介2张量操作2. 1创建张量2.2 张量与数组相互转化3构建一个线性模型2.3 任务描述：构建线性模型2.4 读取数据2.5 构建初始
39、模型及损失函数3. 4 test-构建优化器3.2 构建优化器3.3 最小化方差(训练)3.4 执行多轮训练3.5 训练过程可视化4识别手写数字PyTorch深度学习原理与实现1引言2卷积神经网络CNN2.1 浅层神经网络的局限2.2 卷积操作2.3 卷积操作的优势2.4 池化及全连接2.5 高维输入及多filter卷积2.6 实现卷积操作2.7 将卷积结果可视化2.8 实现池化操作时间：1.20 (9:00-18:00)3循环神经网络RNN3.1 循环神经网络简介3.2 循环神经网络的常见结构4长短时记忆网络LSTM4. 1 LSTM的三个门4.2 LSTM三个门的计算示例4.3 实现LST
40、M操作4.4 LSTM返回值解读5利用LSTM实现手写数字识别5.1 加载数据5.2 数据加工5.3 搭建循环神经网络5.4 模型配置5.5 模型训练5.6 模型性能验证时间：1.21 (9:00-18:00)大模型原理与实现1基础模型(大模型)简介2 万模基座 TranSfOrInCr时间：1.22 (9:00-18:00)3生成式预训练模型GPT4双向编码模型BERT5 TranSfonner 应用法4.5网络工作原理推导4. 1案例目标与流程4.2 加载数据4.3 加工数据4.4 模型结构介绍4.5 构建模型4.6 模型配置4.7 模型训练4.8 执行多轮训练4.9 模型性能评估4.10
41、保存模型4.11加载模型4.12模型应用特别内容ChatGPT教学应用金牌助手ChatGPT,让应用开发更高效大模型(ChatGLM2-6B)产业应用漫步与畅想案例实战课程安排时间：1.23(9:00-18:00)新冠疫情期间网民情绪识别1背景与目标2数据准备2.1 数据基本介绍2.2 词嵌入介绍2.3 进行词向量训练2.4 构建词向量矩阵2.5 获取编码后的语料库2. 6对各样本执行Padding操作2.7拆分数据并将其转为模型所需格式3模型训练与性能验证3.1 Embedding层介绍3.2 定义Embedding层算子3.3 定义LSTM层算子3.4 定义全连接层算子3.5 定义网络计算
42、流程3.6 模型构建及配置3.7 模型训练3.8 模型性能评估4小结时间：1.24(9:00-18:00)基于Transformer的疫情问诊系统自动物译实现1.1 机器翻译发展历程1.2 任务目标及实现流程2.1 数据加载2.2 数据拆分2.3 预训练模型介绍2.4 4Tokenizer介绍2.5TokeniZer调用实现3预训练模型加载时间：1.25(16:00-18:00)4.1 定义模型训练参数4.2 定义数据收集器4.3 3.1BLEU值概念与计算4. 3.2定义BLEU值4.4模型训练5.1 模型推理5.2 小结拓展内容：基于大模型的金融问句语义相似度计算1案例背景及挖掘目标2语义文本相似度3. 1预处理：文件加载3.2 预处理：错别字纠正3.3 预处理：数据类型转化与长度统计3.4 预处理：数据准备3.5 加载预训练模型3.6 定义损失函数3.7 模型训练3.8 模型预测3.9 模型评估4小结时间：1.26(16:00-18:00)职业技术考试跳转至线上班课程安排专题二数据采集与处理实战(Python)课程大纲技能学习课程安排时间：报名成功后即可开始学习时间：1.18(9:00-18:00)时间：1.21(9:00-18:00)Python编程基础1认识Pyth
