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大数据与人工智能-案例实践-电信行业

课程介绍:

本培训实践与理论并重,通过理论讲解,算法阐述,实例分析和编码实践,以及对最新的人工智能算法的趋势和热点的分析和介绍,使学员不仅掌握机器学习,人工智能领域常用算法,而且具有一定的前瞻性, 把我人工智能的前沿和热点技术.
另外,老师将多个电信行业的大数据与AI项目/成功案例, 进行浓缩和提炼,虚构了大明电信公司案例, 以便将大数据, 多种算饭串联起来, 通过TensorFlow编程实践, 将人工智能应用到学员的实际银行业务中, 更加贴近学员的日常工作.
最后实践中的业务数据纷繁复杂, 人工模拟数据将会简化或扭曲业务问题, 所以本次培训的数据都来自于脱敏之后的业务数据,以便学员能够将所学无缝应用到实际工作中.

培训目标:

课程大纲:

第一部分: 人工智能和机器学习概述
1大数据与人工智能概述
2 人工智能的定义
机器对人脑的模仿游戏—图灵测试
智能的内涵与外延
AI与人类智能的区别
3 电信行业应用案例介绍
第二部分: 大数据Hadoop/Spark系统架构学习
1 大数据之Hadoop介绍
Hadoop与hadoop社区简介
Hadoop 的体系结构
Hadoop常用组件简介,Hive,pig,HBase,ZK简介
Hadoop在互联网和电信金融行业的应用简介
2 HDFS
Hadoop 的文件系统总览
HDFS 简介
HDFS 体系结构
HDFS 的操作
HDFS文件的创建删除追加操作
3 大数据之Spark介绍
Spark软件栈介绍
Spark任务的调试和监控
Spark作业的打包,提交和运行监控
Spark的配置和调优
4 SparkSQL
连接SparkSQL
SparkSQL的表操作
SparkSQL的Java API操作
SparkSQL的配置和调优
第三部分: 算法与模型学习
1 统计类模型简要介绍
线性回归模型简要介绍
逻辑回归模型和场景概述
2 人工神经网络
从逻辑回归到人工神经网络
深度神经网络
设计深度神经网络的最佳实践

3 卷积神经网络CNN
卷积层介绍
池化层
全连接层
DropOut正则化
常用参数介绍和CNN调优
4 循环神经网络RNN
RNN应用概述
时间序列LSTM模型
自然语言处理基础
双向RNN与深度RNN
RNN实现案例
第四部分: 大明电信案例实践
1 案例介绍
大明电信的收入和利润连续下滑,面临巨大的挑战, 管理层研究后发现以下三个问题是罪魁祸首:
高价值客户的流失率上升
客户投诉率上升
个人贷款违约率上升
市场部, 信息化部,业务支撑等各个部门拟采用TensorFlow建立机器学习模型, 通过不断优化的服务平台,增加用户黏性、业务使用量来降低客户流失,为用户提供个性化服务, 增加用户ARPU

2 建立大数据系统
搭建hadoop大数据集群
搭建Spark大数据集群
从业务系统/数据库采集客户信息,业务数据, 用户上网记录等数据
通过SQL方式获取大数据集群中的客户,业务数据
3 TensorFlow实践
Tensorflow介绍
编写第一个TensorFlow程

4 使用逻辑回归对客户分类
数据收集, 特征选择
建立模型, 对用户进行分类
模型的评价和调优
5 设计人工神经网络算法, 改进分类的效果
设计人工神经网络模型
模型的评价和调优
对比逻辑回归算法和人工神经网络算法
6 使用循环神经网络进行预测
收集业务的特征数据
使用循环神经网络算法, 建立业务预测模型
模型的评价和调优

7 使用卷积神经网络进行图像识别
使用经典的卷积神经网络googleNet, 对大明电信的各种票据, 各种业务单上的手写体和印刷体联合识别
收集客户的图像数据
采用经典的卷积神经网络, 识别进入营业厅的客户
对高价值用户进行客户关怀和针对性的促销

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