模塊一：人工智能技術(shù)及行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)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）人工智能的分類及研究方向
（4）人工智能與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
（5）人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)的融合關(guān)系
2、人工智能實現(xiàn)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(xiàn)實與增強現(xiàn)實
（5）智能終端
（6）物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)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)涉及的三個層次—感知、認知、執(zhí)行
（2）感知技術(shù)—機器視覺、語音識別、模式識別等（如：物聯(lián)網(wǎng)）
（3）認知技術(shù)—機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)（如：大數(shù)據(jù)）
（4）執(zhí)行技術(shù)—硬件技術(shù)、軟件技術(shù)、計算實施技術(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(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中心和超寬帶
二、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺的構(gòu)建與設(shè)計
1、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)融合應(yīng)用的思路與策略
2、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺的構(gòu)建原則
3、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺總體架構(gòu)設(shè)計
4、“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”的邏輯分層架構(gòu)
（1）邏輯分層架構(gòu)
（2）物聯(lián)網(wǎng)感知層
（3）接入層與傳輸層
（4）云+大數(shù)據(jù)+AI服務(wù)層（IAAS+PAAS）
（5）“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”邏輯分層架構(gòu)的設(shè)計
（6）邏輯分層架構(gòu)總體設(shè)計方案
（7）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計
（8）統(tǒng)一平臺子系統(tǒng)級聯(lián)設(shè)計
（9）數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)技術(shù)融合平臺的創(chuàng)新應(yīng)用
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域、價值分析與應(yīng)用潛力評估
1、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域及價值分析
（1）人工智能應(yīng)用涵蓋的行業(yè)及領(lǐng)域分析與判斷
（2）人工智能應(yīng)用給行業(yè)帶來價值的定性分析
（3）人工智能應(yīng)用給行業(yè)帶來價值的定量分析（市場前景預(yù)測及價值分析）
2、各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)及優(yōu)劣勢分析
（1）各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)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)人工智能市場應(yīng)用的潛力評估
（1）評估角度一：組織機構(gòu)基礎(chǔ)
人工智能戰(zhàn)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(qū)變力
人工智能相關(guān)人才與技術(shù)能力
（2）評估角度二：數(shù)據(jù)、工作流與技術(shù)基礎(chǔ)
可獲取的數(shù)據(jù)量
數(shù)據(jù)積累程度
數(shù)據(jù)儲存流程成熟完善
數(shù)據(jù)整潔度
數(shù)據(jù)有良好的記錄與說明文檔
工作流自動化程度
對人工智能友好的IT系統(tǒng)
（3）評估角度三：人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)
應(yīng)用場景清晰度
人工智能運用準備的成熟度
部署人工智能應(yīng)用的歷史經(jīng)驗
解決方案服務(wù)機構(gòu)合作情況
（4）評估結(jié)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(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
1、人工智能在汽車行業(yè)的應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）整車的智能營銷
（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品優(yōu)化
（3）銷量預(yù)測驅(qū)動的智能生產(chǎn)優(yōu)化
（4）零部件的預(yù)測性維修
（5）駕駛輔助系統(tǒng)
（6）未來發(fā)展預(yù)測
2、人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）醫(yī)美、齒科等機構(gòu)基于購買預(yù)測的精準營銷
（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動的輔助診斷
（3）醫(yī)療圖像分析
（4）提高篩選生物標志物速度，進行藥物有效性、安全性預(yù)測評估
（5）未來發(fā)展預(yù)測
3、人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）預(yù)測性風(fēng)控
（2）智能交易策略
（3）智能客服
（4）智能投資顧問
（5）未來發(fā)展預(yù)測
4、人工智能在消費品與零售領(lǐng)域行業(yè)的應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）精準營銷與個性化推薦系統(tǒng)
（2）智能店鋪管理
（3）產(chǎn)品銷量銷量預(yù)測與供應(yīng)鏈優(yōu)化
（4）無人超市
（5）未來發(fā)展預(yù)測
5、自動駕駛領(lǐng)域
（1）Oracle智能聊天機器人及技術(shù)
（2）無人倉、無人車、無人機加速行業(yè)進化
五、人工智能在智能交通行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
1、智能交通系統(tǒng)的概念及優(yōu)勢
（1）智能交通系統(tǒng)的概念
（2）智能交通系統(tǒng)優(yōu)勢
緩解擁堵
降低事故
節(jié)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(tǒng)介紹
（6）出行信息子系統(tǒng)介紹
（7）交通管理子系統(tǒng)介紹
（8）公共交通子系統(tǒng)介紹
（9）車輛控制子系統(tǒng)介紹
（10）商用貨運管理子系統(tǒng)介紹
（11）電子收費子系統(tǒng)介紹
（12）緊急救援子系統(tǒng)介紹
2、人工智能技術(shù)在智能交通行業(yè)應(yīng)用
（1）滴滴人工智能調(diào)度系統(tǒng)
（2）斑馬互聯(lián)網(wǎng)汽車智慧停車
（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(yīng)用
（7）大眾汽車人工智能技術(shù)自動停車和充電
（8）百度人工智能在智能交通應(yīng)用
（9）我國智能交通重點領(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）無人駕駛與智能交通
車路協(xié)同
智能車路協(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(yīng)用案例
一、云計算的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展
1、云計算的概念與特征
2、云計算的類型
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化技術(shù)
（3）云安全技術(shù)
（4）基于云計算架構(gòu)的桌面云技術(shù)
（5）基于云計算架構(gòu)的存儲云技術(shù)
（6）基于云計算架構(gòu)的IDC技術(shù)
（7）基于云計算架構(gòu)的企業(yè)私有云技術(shù)
（8）基于云計算的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用
（9）基于云計算架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫云技術(shù)
（10）基于云計算架構(gòu)的媒體云技術(shù)
（11）基于云計算架構(gòu)的NFV云技術(shù)
4、云計算服務(wù)及應(yīng)用
5、云計算的應(yīng)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(jiān)控）
（4）云計算與智慧城市
（5）云計算與大數(shù)據(jù)
6、電信運營商云計算實踐
7、云計算的發(fā)展趨勢
二、云計算的系統(tǒng)架構(gòu)及部署方案
1、云計算的架構(gòu)及特性
（1）云計算架構(gòu)的內(nèi)涵
（2）云計算架構(gòu)的特性
（3）云計算架構(gòu)的準則
2、云計算的總體架構(gòu)與子系統(tǒng)
（1）云計算總體架構(gòu)描述
（2）云計算架構(gòu)子系統(tǒng)
（3）云計算架構(gòu)子系統(tǒng)的組合
2、云計算架構(gòu)的層次
（1）云計算架構(gòu)的基本層次
（2）云計算架構(gòu)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)及其實現(xiàn)體系
（3）PaaS服務(wù)及其實現(xiàn)體系
（4）SaaS服務(wù)及其實現(xiàn)體系
4、擴展云計算服務(wù)體系
（1）DaaS服務(wù)及其實現(xiàn)體系
（2）CDN服務(wù)及其實現(xiàn)體系
5、云計算架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)
（1）虛擬化架構(gòu)技術(shù)
（2）分布式架構(gòu)技術(shù)
6、云計算架構(gòu)落地應(yīng)用場景及部署
（1）基于云計算架構(gòu)的桌面云應(yīng)用
（2）基于云計算架構(gòu)的存儲云應(yīng)用
（3）基于云計算架構(gòu)的IDC托管云應(yīng)用
（4）基于云計算架構(gòu)的企業(yè)私有云應(yīng)用
（5）基于云計算的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
（6）基于云計算架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫云應(yīng)用
（7）基于云計算架構(gòu)的媒體云應(yīng)用
（8）基于云計算架構(gòu)的NFV云應(yīng)用
三、云計算平臺的構(gòu)建及解決方案
1、云接入技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用
2、云計算管理平臺與自動化技術(shù)架構(gòu)及應(yīng)用
3、云安全架構(gòu)與應(yīng)用
4、基于云計算架構(gòu)的桌面云解決方案
5、基于云計算架構(gòu)的存儲云解決方案
6、基于云計算架構(gòu)的IDC托管云解決方案
7、基于云計算架構(gòu)的企業(yè)私有云解決方案
8、基于云計算的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用平臺架構(gòu)
9、基于云計算架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫云解決方案
10、基于云計算架構(gòu)的媒體云解決方案
11、基于云計算架構(gòu)的NFV云解決方案
12、云計算網(wǎng)絡(luò)部署問題探討
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(yīng)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(nóng)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(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域需求分析
（4）節(jié)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(qū)需求分析
3、云計算解決方案項目咨詢思路、步驟與方法
（1）云計算項目咨詢思路及3個關(guān)鍵步驟
（2）進行目標行業(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(yù)集成方法及案例分析
五、云計算的行業(yè)應(yīng)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(nóng)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(yī)療衛(wèi)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(qū)云案例分析
10、社區(qū)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(yīng)用方案設(shè)計
1、需求分析
2、系統(tǒng)設(shè)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(shè)計
7、完整案例二：公安云（雪亮工程）方案設(shè)計
8、完整案例三：教育云方案設(shè)計
模塊三：大數(shù)據(jù)技術(shù)及行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例
一、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構(gòu)及部署
1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構(gòu)描述
（1）大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)目標
（2）大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)模型
（3）大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)特點
（4）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的物理架構(gòu)
（5）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)
（6）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)的關(guān)系
（7）傳統(tǒng)應(yīng)用如何成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用
2、大數(shù)據(jù)平臺工作流程
（1）大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程
（2）大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)及工作流程
（3）大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)及工作流程
（4）大數(shù)據(jù)挖掘分析架構(gòu)及工作流程
（5）大數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺及工作流程
3、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)體系構(gòu)成
（1）大數(shù)據(jù)采集技術(shù)（多樣性：多源數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的過程優(yōu)化）
（2）大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)（海量：結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）
（3）大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（快速：并行計算、流計算）
（4）大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)（價值：數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能）
（5）大數(shù)據(jù)可視化展示技術(shù)（價值：數(shù)據(jù)可視化）
（6）大數(shù)據(jù)隱私安全
4、大數(shù)據(jù)相關(guān)概念與相關(guān)技術(shù)概覽
（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
（2）數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
（3）數(shù)據(jù)處理特性：OLTP與OLAP
（4）數(shù)據(jù)一致性：強一致性與最終一致性
（5）數(shù)據(jù)存儲方式：行式存儲與列式存儲
（6）數(shù)據(jù)庫存儲與處理架構(gòu)：SMP與MPP
（7）數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)：傳統(tǒng)分布式文件與新型分布式文件
（8）數(shù)據(jù)處理架構(gòu)：基于并行計算的分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)（MapReduce）
5、大數(shù)據(jù)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(tǒng)-HDFS
（3）分布式計算框架-YARN/MapReduce
（4）分布式數(shù)據(jù)庫-NoSQL
6、大數(shù)據(jù)查詢和分析技術(shù)：SQL on Hadoop
（1）Hive：基本的Hadoop 查詢和分析
（2）Hive 2.0：Hive 的優(yōu)化和升級
（3）實時互動的SQL：Impala 和drill
（4）基于PostgreSQL 的SQL on Hadoop
（5）大數(shù)據(jù)高級分析和可視化技術(shù)
（6）傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析處理技術(shù)
（7）大數(shù)據(jù)挖掘與高級分析
（8）大數(shù)據(jù)挖掘與高級分析庫：Mahout
（9）非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜數(shù)據(jù)分析
（10）實時預(yù)測分析
（11）開源可視化工具：R語言
（12）可視化技術(shù)
7、大數(shù)據(jù)Hadoop2.0平臺架構(gòu)及組件
（1）Hadoop2.0平臺總體架構(gòu)解析
Hadoop2.0平臺層次劃分及構(gòu)成
Hadoop2.0平臺軟件系統(tǒng)構(gòu)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(tǒng)-HDFS
分布式批處理計算-YARN/MapReduce
分布式數(shù)據(jù)庫-HBase
分布式數(shù)據(jù)倉庫-Hive
分布式協(xié)作服務(wù)-ZooKeeper
數(shù)據(jù)分析挖掘-Pig
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)-Chukwa
高吞吐量分布式消息系統(tǒng)-Kafka
系統(tǒng)監(jiān)控- Ambari
跨語言服務(wù)間通信-Thrift
日志收集與轉(zhuǎn)運工具-Flume
數(shù)據(jù)結(jié)果與線上決策的交互-Redis
流計算基礎(chǔ)平臺-Storm vs Spark
流式計算框架Spark Streaming
二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐方法及行業(yè)應(yīng)用案例分析
1、大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐方法
（1）業(yè)務(wù)需求定義
（2）大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析與標桿比較
（3）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺規(guī)劃和設(shè)計
（4）大數(shù)據(jù)技術(shù)切入與實施
（5）大數(shù)據(jù)試用和評估
（6）大數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣
2、業(yè)務(wù)需求定義
（1）分析業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，了解戰(zhàn)略層面的大數(shù)據(jù)需求
（2）調(diào)研業(yè)務(wù)經(jīng)營模式、管理現(xiàn)狀、進行大數(shù)據(jù)需求分析，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用機會和場景
（3）發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對企業(yè)的機會和挑戰(zhàn)
（4）標桿應(yīng)用研究
3、各行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的個性需求分析方法
（1）“互聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)行業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（2）“電信運營業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（3）“政府”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（4）“金融業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（5）“零售業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（6）“教育業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（7）“醫(yī)療業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（8）“能源業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（9）“制造業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（10）“交通物流業(yè)”大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析
（11）企業(yè)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求分析
（12）客戶分析
（13）績效分析
（14）欺詐和風(fēng)險評估
4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析與標桿比較
（1）分析數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀和能力
（2）分析應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)容量、種類和速度
（3）確定大數(shù)據(jù)評價指標體系
（4）應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)源和樣本分析
（5）標桿數(shù)據(jù)分析研究
5、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺規(guī)劃和設(shè)計
（1）大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標定義
（2）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺架構(gòu)設(shè)計
提出大數(shù)據(jù)架構(gòu)
細化獲取架構(gòu)
處理和存儲架構(gòu)
分析架構(gòu)
信息安全架構(gòu)
大數(shù)據(jù)組織架構(gòu)
6、關(guān)鍵技術(shù)系統(tǒng)設(shè)計
7、技術(shù)選型和采購建議
8、技術(shù)實施規(guī)劃
（1）大數(shù)據(jù)技術(shù)切入與實施
大數(shù)據(jù)技術(shù)試驗
試點和數(shù)據(jù)采集、存儲和分析
平臺部署
（2）大數(shù)據(jù)試用和評估
大數(shù)據(jù)試用
大數(shù)據(jù)評估
9、大數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣
（1）需求分析
（2）應(yīng)用推廣準備
（3）啟動新的項目
10、以電信運營商客戶分析為例的大數(shù)據(jù)實施案例分析
（1）大數(shù)據(jù)客戶分析業(yè)務(wù)需求
（2）大數(shù)據(jù)客戶分析現(xiàn)狀與標桿比較
（3）大數(shù)據(jù)客戶分析應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃與設(shè)計
（4）大數(shù)據(jù)客戶分析實施、試點和推廣
模塊四：融合人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用案例分析
一、“雪亮工程”融合人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用
1、“雪亮工程”整體架構(gòu)與設(shè)計方案
（1）一個平臺
（2）兩個中心
（3）三張網(wǎng)絡(luò)
（4）四類場景
2、“雪亮工程”的邏輯分層架構(gòu)（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI的架構(gòu)）
（1）物聯(lián)網(wǎng)感知層
（2）接入層與傳輸層
（3）視頻云+大數(shù)據(jù)+AI服務(wù)層（IAAS+PAAS）
3、“雪亮工程”數(shù)據(jù)處理和存儲方案
（1）系統(tǒng)功能的組成
（2）系統(tǒng)與外部連接關(guān)系
4、“雪亮工程”數(shù)據(jù)檢索服務(wù)設(shè)計
5、“雪亮工程”云存儲系統(tǒng)設(shè)計
（1）云存儲模塊設(shè)計
（2）云存儲功能設(shè)計
（3）云存儲網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
6、“車輛”大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用
（1）車輛二次識別
（2）車輛積分研判
（3）積分實時預(yù)警
（4）多維特征檢索
（5）多維特征碰撞
（6）大數(shù)據(jù)技戰(zhàn)法
（7）緝查布控
7、“人像”人工智能分析應(yīng)用
（1）海量人像比對子系統(tǒng)
（2）動態(tài)人像卡口作戰(zhàn)子系統(tǒng)
（3）人像大數(shù)據(jù)研判子系統(tǒng)
（4）視頻行為分析
（5）視頻人群分析
8、“人工智能+雪亮工程”構(gòu)建平安城市創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
二、人工智能融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的各行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
1、“人工智能+農(nóng)業(yè)”創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
（1）“人工智能+農(nóng)業(yè)”整體架構(gòu)方案
（2）“人工智能+農(nóng)業(yè)”邏輯分層架構(gòu)（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI的架構(gòu)）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新應(yīng)用—在農(nóng)田和設(shè)備中部署GPS和傳感器，采集數(shù)據(jù)
（4）大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用—數(shù)據(jù)分析及挖掘，提高農(nóng)業(yè)的精準性
（5）云技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用—通過虛擬機在供應(yīng)鏈中共享信息
（6）人工智能+農(nóng)業(yè)—實現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新與價值增值
2、 “人工智能+醫(yī)療”創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
（1）“人工智能+醫(yī)療”整體架構(gòu)方案
（2）“人工智能+醫(yī)療”邏輯分層架構(gòu)（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI的架構(gòu)）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新應(yīng)用—采集數(shù)據(jù)與智能感知
（4）大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用—數(shù)據(jù)分析及挖掘，提高醫(yī)療精準性
（5）云技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用—數(shù)據(jù)容災(zāi)與備份
（6）人工智能+醫(yī)療—解決醫(yī)學(xué)難題
3、“人工智能+教育”創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
（1）“人工智能+教育”整體架構(gòu)方案
（2）“人工智能+教育”邏輯分層架構(gòu)（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI的架構(gòu)）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新應(yīng)用—多渠道采集數(shù)據(jù)
（4）大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用—數(shù)據(jù)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(yīng)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(xí)，量身定制
4、 “人工智能+銀行業(yè)”創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
（1）“人工智能+銀行業(yè)”整體架構(gòu)方案
（2）“人工智能+銀行業(yè)”邏輯分層架構(gòu)（基于物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI的架構(gòu)）
（3）物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新應(yīng)用—采集數(shù)據(jù)
（4）大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用—數(shù)據(jù)分析及挖掘，提高業(yè)務(wù)個性化水平
（5）云技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)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(jié)： 

博士
北京信息科技大學(xué)副教授
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?br /> 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AI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(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)和移動通信技術(shù)方面完整的知識體系及融會貫通的能力，加上深厚的數(shù)學(xué)功底，通過技術(shù)培訓(xùn)和咨詢?yōu)樾畔⑼ㄐ拧⒏咝？蒲袌F隊、AI從業(yè)者長遠發(fā)展助一臂之力！在軟件測試流程設(shè)計及優(yōu)化、自動化測試框架的實現(xiàn)、性能優(yōu)化等領(lǐng)域具有多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗，擅長自動化測試解決方案的制定與實施。
【主要工作】
長期從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究生、自動化測試、企業(yè)員工教學(xué)培訓(xùn)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)引用研討及大會發(fā)言；在大唐電信、中國地質(zhì)科學(xué)院等單位長期全職、兼職從事深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的培訓(xùn)及軟件研發(fā)；在高校從事數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)教學(xué)8年。
【主要研究領(lǐng)域】
基于對AI行業(yè)的長期研究，對現(xiàn)在AI技術(shù)的發(fā)展與演進、深度學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo)、地震人工智能、自動化測試、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、大數(shù)據(jù)、云計算、TD-LTE都有著深入的理解，并且也一直在一線從事相關(guān)項目的咨詢服務(wù)工作，積累的豐富的實操經(jīng)驗，保證課程的時效性和落地性，課程受到相關(guān)高校以及相關(guān)政府部門的高度好評。
【授課特點】
既有雄厚而扎實的AI理論基礎(chǔ)、精湛而熟練的技術(shù)，又有豐富的理論及實踐教學(xué)經(jīng)驗和技巧，做過項目課題、參加過通信計費結(jié)算軟件、建筑軟件、遙感圖像處理軟件、地震預(yù)測預(yù)報等軟件開發(fā)工作。
在長期的教學(xué)與培訓(xùn)實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，最大特點在于以人文的思想與方法進行教學(xué)，生動活潑，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(jié)合豐富的案例進行教學(xué)，深入淺出、詼諧幽默；通過互動教學(xué)，解決學(xué)員在實際工作中遇到的各種問題，讓學(xué)員在短時間內(nèi)取得較大收獲。教授過得學(xué)院上千人，學(xué)生對教學(xué)效果評估滿意率均達 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(xí)、腦認知、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢 Python基礎(chǔ)：列表、元組、字符串、字典、條件、循環(huán)控制、函數(shù)、異常處理、文件操作、多線程
大數(shù)據(jù)處理：Numpy、Pandas、Matplotilb、OpenCV、特征抽取、特征轉(zhuǎn)換、歸一化 機器學(xué)習(xí)：線性回歸、KNN、邏輯回歸、梯度下降算法、牛頓法、決策樹、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(xí)平臺：TensorFlow、PyTorch、Keras
深度學(xué)經(jīng)典模型及應(yīng)用：
CNN、RNN、LSTM、GAN、Seq2Seq

強化學(xué)習(xí)：Q-Learning、Sarsa、DQN、Policy Gradient、Actor Critic 爬蟲技術(shù)：urllib3、requests、lxml、bs4、Srapy、Selenium、PhantomJS
深度學(xué)習(xí)項目進階實踐：人臉識別系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)、情感分析系統(tǒng)、智能對話系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述及演變趨勢 大數(shù)據(jù)時代的業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)
MapReduce技術(shù)架構(gòu) Hadoop 分布式程序開發(fā)
Spark內(nèi)存程序開發(fā) HBase數(shù)據(jù)存儲原理及應(yīng)用
MongoDB數(shù)據(jù)庫開發(fā)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 協(xié)同過濾——基于用戶的顯式推薦算法
協(xié)同過濾——隱式評級及基于物品的過濾 內(nèi)容過濾機及分類——基于物品屬性的過濾
算法評估及KNN 概率及樸素貝葉斯：貝葉斯定理、非結(jié)構(gòu)化文本分類
聚類：K-MEANS聚類、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(jiān)測波形記錄矢量化關(guān)鍵算法研究與系統(tǒng)開發(fā)（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（國家級，主持）。
（2）大唐電信軟件公司計費結(jié)算部工程師，設(shè)計開發(fā)了內(nèi)蒙聯(lián)通計費結(jié)算系統(tǒng)，河北鐵通計費系統(tǒng)，河南移動計費系統(tǒng)。
（3）多次指導(dǎo)學(xué)生參加阿里天池杯大數(shù)據(jù)競賽，2015年度40個國家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個國家3046支隊伍參與的“機場客流量的時空分布預(yù)測”競賽決賽中決賽排名115名，優(yōu)異成績；2017年，在全球1143支隊伍參與的“余震捕捉AI大賽”中指導(dǎo)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(jiān)，人工智能公考軟件技術(shù)負責(zé)人。
（5）校級人才引進支持計劃A類（人工智能方向），主持。
（6）中國地質(zhì)調(diào)查局工作項目子課題，陸域天然氣水合物大數(shù)據(jù)處理與存儲（數(shù)據(jù)挖掘方向）（省部級，排名第2）。
（7）中國地震局教師科研基金，活動斷裂帶重點區(qū)域用地變化檢測技術(shù)研究（數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融合的斷層識別技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（9）國家重大科技專項子課題，高分遙感應(yīng)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(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)缺陷識別（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（11）中國地震局教師科研基金，主震地震參數(shù)與后續(xù)最大地震震級之間的統(tǒng)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(shù)據(jù)技術(shù)的流體觀測數(shù)據(jù)前兆異常自動識別算法研究（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(shè)計模式》教學(xué)中的應(yīng)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(xùn)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項目開發(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(shù)據(jù)系統(tǒng)、AI研發(fā)技術(shù)系統(tǒng)培訓(xùn)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、Nosql數(shù)據(jù)庫、移動互聯(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(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類上的應(yīng)用（CNN及Reinforcement Learning）》、《人工智能技術(shù)概述及典型算法培訓(xùn)》、《人工智能在地學(xué)資料文本數(shù)據(jù)挖掘方向的應(yīng)用》、《計算機網(wǎng)絡(luò)》、《數(shù)字圖像處理》、《計算機程序設(shè)計語言》等高級核心課程。 

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時代已經(jīng)開啟，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)之后下有一個萬億級數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)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(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

  ￥   元/ 天

  人氣：967  

  

• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)控應(yīng)對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀背景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、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

  ￥   元/ 天

  人氣：1002  

  

• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節(jié)、 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(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務(wù)7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（約1.5小時）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

  ￥   元/ 天

  人氣：1676  

  

• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場景維度劃分 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) 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導(dǎo)航，智能營銷催收機器人 自然語言..

  ￥   元/ 天

  人氣：1596  

  

• 人工智能和AI

   

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

  ￥   元/ 天

  人氣：2008  

  

• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產(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(chǔ)――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――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..

  ￥   元/ 天

  人氣：1108