人工智能相關(guān)課程介紹

人工智能課程內(nèi)容介紹課程簡介1、計算機(jī)操作技能Windows、ExcelPPTDos，把握Dos似駕?？己四Ｊ?，在假設(shè)干考核時間點可以任意申請考核，直到通過為止。2、計算機(jī)系統(tǒng)導(dǎo)論主要內(nèi)容：對現(xiàn)代電子計算機(jī)工作原理、設(shè)計過程有一個體系化生疏，包與作用主要內(nèi)容模型等介紹3I〔C〕主要針對C語言，將抽象的計算思維實例化，培育學(xué)生的編程感覺。其中C言包含內(nèi)容：編程標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)類型與變量常量的定義，各類運算符的操作，輸入與輸出語句，函數(shù)思維建立，掌握語句，循環(huán)語句，中斷語句，函數(shù)的聲明、實現(xiàn)與調(diào)用，無參函數(shù)，有參函數(shù)，函數(shù)的返回值，一維數(shù)組，一維指針，構(gòu)造體的定義，文件讀寫根本操作等。4II〔Java〕設(shè)計，VS2022開發(fā)環(huán)境搭建，變量、常量的定義與賦值，運算符操作，掌握的聲明與實現(xiàn)，對象實例化，newdelete函數(shù)的概念與實現(xiàn)，抽象類的概念與實現(xiàn)。5、數(shù)據(jù)構(gòu)造與算法〔Java〕〔線性表、棧、隊〔〕的實現(xiàn)，培育學(xué)生上機(jī)操編碼實現(xiàn)和調(diào)試的訓(xùn)練，到達(dá)理論與實踐應(yīng)用相結(jié)合，學(xué)以致用。6R推測、聚類分析。7、效勞端技術(shù)原理與應(yīng)用(Java)8、軟件工程型、原型模型、需求分析、UML建模〔用例圖、活動圖、泳道圖、類圖、軟件技術(shù)評估。9、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用HDFSHDFSshellMapReduceShuffle區(qū)以及合并；介紹了NoSQL數(shù)據(jù)庫的原理、及其類型，其中重點介紹了HBaseHiveSparkSpark10、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與應(yīng)用ETL系統(tǒng)架構(gòu)、安裝部署、任務(wù)調(diào)度監(jiān)控以及性能調(diào)優(yōu)；介紹了數(shù)據(jù)收集框架Flume的原理、環(huán)境搭建、共性化組建設(shè)計以及配置性能優(yōu)化；介紹了基于Flume、Kettle11、數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用相關(guān)概念；了解數(shù)據(jù)挖掘幾種方法和儲存類型、不同數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)挖掘原理、學(xué)問覺察IM的任務(wù)與目標(biāo)、聚類分析爭論的概念和目標(biāo)；介紹了學(xué)問挖掘的根本RapidMinerWWeb12、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用內(nèi)容通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生把握數(shù)據(jù)可視化的一般原理和處理方法，能夠嫻熟使用數(shù)據(jù)可視化工具對數(shù)據(jù)進(jìn)展可視化處理。針對實際應(yīng)用中遇到的不同類型的數(shù)據(jù)介紹相應(yīng)的可視化 方法，嫻熟把握常用的可視化工具，如。13、Spark主要內(nèi)容：介紹了SparkSparkSparkStandaloneMesos、YARNMesosYarn程實踐實現(xiàn)對多種數(shù)據(jù)源〔Kdfka、Flume、Twitter、ZeroTCP套接字〕Map、ReduceJoin查詢、基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理使用場景；介紹了SparkSpark、和KafkaSparkStreaming構(gòu)建實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及FlumeSparkStreaming實時日志分析。14、大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)StormStormAPIKafkaKafkaAPI測試開發(fā)；介紹了StormStormTridentStorm集成KafkaHighChartsStorm+Kafka+HBase15、Spark主要內(nèi)容：介紹了Scala數(shù)據(jù)構(gòu)造、模式匹配、高階函數(shù)、類和對象、隱式轉(zhuǎn)換、Akka實例實操；介紹SparkSpark集群部署RDDRDDActionTransformation、RDD常用函數(shù)、SparkJobshuffle解析、SparkCachecheckpointSparkSQLDataFrameSparkSQLSparkSQLSparkSQLSparkMLlibSparkStreamingKafkaSparkStreamingFlumeRedis集成開發(fā)應(yīng)用。16、虛擬化與云計算技術(shù)DockerIPPipeWorkIP、DockerNginx、LNAMP、DockFileDockerDockerKVMKVMHadoopSpark17、大數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與應(yīng)用主要內(nèi)容：介紹了HiveHive的架構(gòu)體系組件作用與部署方式；介紹了HiveHiveSqoopJava業(yè)務(wù)規(guī)律，提升對簡單數(shù)據(jù)的分析處理力量。18、大數(shù)據(jù)安全技術(shù)與應(yīng)用19、數(shù)據(jù)挖掘與可視化綜合實踐本課程主要講授數(shù)據(jù)挖掘的根本概念、原理、方法、技術(shù)，及數(shù)據(jù)可視化的原理方法與工具使用，具體包括：數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分類推測、關(guān)聯(lián)挖掘、聚類分析、Echarts、D3.js、Three.js等內(nèi)容。通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生理解數(shù)據(jù)挖掘及可視化進(jìn)展有效的分析與呈現(xiàn)。20、行業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域分析綜合實踐嫻熟使用。21、大數(shù)據(jù)處理綜合實踐通過本次課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生能夠完成Spark運行環(huán)境及開發(fā)環(huán)境搭建；并理解等技術(shù)；并全面把握StormStorm思路和架構(gòu)設(shè)計、StormTridentStorm+Kafka+HBaseFlume+Kafka+Redis+Spark22、云計算應(yīng)用綜合實踐常見的虛擬化技術(shù)；使學(xué)生可以嫻熟把握dockerKVM、VMware等虛擬化技術(shù)的使用及維護(hù)、OpenStack云平臺的搭建及日常運維、kubernetes+docker平臺的搭建及日常運維等相關(guān)技術(shù)；最終可以完成一個私有云平臺的搭建。23、行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實踐數(shù)據(jù)獵取、分析與處理、可視化等實際問題。24、LinuxLinuxCentOSLinuxLAMP、LNMP25、信息系統(tǒng)開發(fā)綜合實踐JavaEE+MySQLJavaEEJavaWeb、SSM、Tomcat、RedisJavaEE開發(fā)的技能。26、數(shù)學(xué)建模析法、遺傳算法、模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。創(chuàng)創(chuàng)業(yè)實踐活動及素養(yǎng)拓展工程一覽表。工程名稱參與對象活動形式與組織方式時間安排創(chuàng)創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練工程局部學(xué)生2～8高校計算機(jī)應(yīng)用大賽局部學(xué)生學(xué)生組隊、本部組織2-7全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建