人工智能《分布式机器学习实战》

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充电了么是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。 其中大数据人工智能AI、机器学习、数据分析、深度学习是互联网一线的实战经验。学习牛人的工作经验,提升个人的职业技能,提高工作效率!今天你充电了么?

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场

  • 课时2:配套教材详细介绍及人工智能最新热点技术全面解密

  • 课时3:大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引

  • 课时4:本系列大数据人工智能专家级精品课详细介绍

  • 课时5:什么是大数据,扮演的角色和重要性

  • 课时6:什么是人工智能,扮演的角色和重要性

  • 课时7:大数据和人工智能有什么区别,又是如何相互关联

  • 课时8:大数据部门组织架构

  • 课时9:大数据部门各个职位技能要求、市场薪资水平

  • 课时10:大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径

  • 课时11:高并发业务系统架构设计与大数据算法系统架构设计的原理与比较

  • 课时12:推荐算法系统架构图深度解密与详细介绍

  • 课时13:推荐算法系统中各个子系统详细讲解

  • 课时14:大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍

  • 课时15:大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解

  • 课时16:个性化搜索引擎系统架构图深度解密与详细介绍

  • 课时17:个性化搜索引擎系统中各个子系统详细讲解

  • 课时18:大数据算法系统经典应用场景

  • 课时19:Hadoop核心原理和介绍

  • 课时20:Linux系统常用命令基于互联网公司正式环境Centos 7

  • 课时21:Hadoop安装和部署实战

  • 课时22:Hadoop的Web管理界面介绍

  • 课时23:Hive原理介绍

  • 课时24:Hive表结构定义语法

  • 课时25:HDFS热门常用命令

  • 课时26:Hive SQL语句精讲

  • 课时27:用Shell脚本如何执行Hive Sql

  • 课时28:Azkaban调度、Oozie调度执行封装hive的shell脚本,及crontab调度

  • 课时29:Hive数据仓库模型设计

  • 课时30:Hive UDF函数

  • 课时31:Hive数据仓库Linux生产服务器实战操作

  • 课时32:Sqoop大数据ETL工具实战

  • 课时33:Sqoop安装Docker服务器环境操作实战

  • 课时34:基于Docker的Mysql容器安装和Sqoop操作Hadoop集群实战

  • 课时35:Hbase介绍

  • 课时36:Hbase架构及基本组件

  • 课时37:Hbase数据结构和表详解

  • 课时38:Hbase安装部署和常用操作

  • 课时39:Hbase客户端命令SQL工具和Phoenix

  • 课时40:Hbase升级和数据迁移和相关Hbase操作

  • 课时41:Hbase Shell常用命令服务器操作实战

  • 课时42:Hive集成Hbase查询数据服务器操作实战

  • 课时43:Python介绍

  • 课时44:Windows下Python环境搭建和Pycharm开发工具操作实战

  • 课时45:Linux环境Centos 7系统之Python环境搭建操作实战

  • 课时46:苹果mac系统之Python环境搭建操作实战

  • 课时47:Python基础语法操作实战

  • 课时48:数据类型之数字和布尔型

  • 课时49:数据类型之字符串

  • 课时50:数据类型之List列表

  • 课时51:数据类型之Tuple元组

  • 课时52:数据类型之Dict字典

  • 课时53:数据类型之Set集合

  • 课时54:数据类型之日期和时间

  • 课时55:操作符之算术运算符

  • 课时56:操作符之比较运算符

  • 课时57:操作符之赋值运算符

  • 课时58:操作符之位运算符

  • 课时59:操作符之逻辑运算符

  • 课时60:操作符之成员运算符

  • 课时61:操作符之身份运算符

  • 课时62:操作符之运算符优先级

  • 课时63:控制流程之条件控制语句if else

  • 课时64:控制流程之循环语句While-For

  • 课时65:Python函数编程

  • 课时66:Python面向对象编程

  • 课时67:文件读写IO操作

  • 课时68:错误异常处理机制try/except/finally

  • 课时69:Python的Web开发框架Flask

  • 课时70:Java和Scala开发环境配置IntelliJ IDEA工具操作实战

  • 课时71:快速上手Java编程

  • 课时72:Java面向对象高级编程和数据库编程操作

  • 课时73:大数据Spark之Scala语言编程

  • 课时74:Spark原理与介绍

  • 课时75:Spark和Hadoop的比较

  • 课时76:Spark生态圈

  • 课时77:Spark MLlib机器学习

  • 课时78:Spark GraphX图计算

  • 课时79:Spark Streaming流式计算

  • 课时80:Spark编程及常用函数介绍

  • 课时81:Spark分布式集群环境安装搭建及项目案例

  • 课时82:大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战

  • 课时83:大数据Spark分布式操作Hbase项目实战

  • 课时84:Docker原理与介绍

  • 课时85:Docker安装部署

  • 课时86:搭建Docker固定ip网络

  • 课时87:Docker常用命令

  • 课时88:基于Docker安装Mysql数据库和Hadoop分布式集群介绍

  • 课时89:word2vec算法原理

  • 课时90:word2vec词向量模型源码解析实战

  • 课时91:word2vec源码编译打包及服务器部署模型训练操作实战全过程演示

  • 课时92:Learning to rank排序学习算法原理概述

  • 课时93:PointWise、PairWise和ListWise三种排序类型算法

  • 课时94:Learning to rank评价指标MAP和NDCG

  • 课时95:Learning to rank排序学习算法源码深度解密实战现

  • 课时96:逻辑回归算法原理与介绍

  • 课时97:逻辑回归经典应用场景

  • 课时98:SGD逻辑回归(随机梯度下降法)

  • 课时99:LBFGS逻辑回归(拟牛顿法)

  • 课时100:逻辑回归线上实时预测

  • 课时101:决策树算法原理与介绍

  • 课时102:决策树算法经典应用场景

  • 课时103:决策树算法源码实战

  • 课时104:决策树算法优缺点

  • 课时105:决策树算法与随机森林联系和区别

  • 课时106:随机森林算法原理与介绍

  • 课时107:随机森林经典应用场景

  • 课时108:随机森林模型参数详解

  • 课时109:随机森林源码实战

  • 课时110:随机森林源码二次开发

  • 课时111:随机森林和GBDT(梯度提升决策树)的联系和区别

  • 课时112:GBDT算法原理与介绍

  • 课时113:GBDT经典应用场景

  • 课时114:GBDT模型参数详解

  • 课时115:GBDT源码实战

  • 课时116:GBDT模型文件里具体内容展示

  • 课时117:GBDT和SVM(接近于神经网络的算法)

  • 课时118: SVM支持向量机算法原理与介绍

  • 课时119: SVM经典应用场景

  • 课时120: Python的scikit-learn的SVM算法实战

  • 课时121:LIBSVM 算法工具包实战

  • 课时122:Spark SVM实战(Scala)

  • 课时123:SVM支持向量机模型文件内容展示

  • 课时124:朴素贝叶斯算法原理与介绍

  • 课时125:朴素贝叶斯应用场景

  • 课时126:朴素贝叶斯文本分类特征工程

  • 课时127:Mahout朴素贝叶斯源码实战

  • 课时128:Spark朴素贝叶斯源码实战

  • 课时129:朴素贝叶斯模型文件内容展示

  • 课时130:序列模式挖掘算法原理与介绍

  • 课时131:序列模式挖掘算法应用场景

  • 课时132:序列模式挖掘算法的基本概念

  • 课时133:PrefixSpan算法的基本概念

  • 课时134:PrefixSpan算法流程

  • 课时135:PrefixSpan算法优势和劣势

  • 课时136:SparkMLlib实现的PrefixSpan算法源码实战

  • 课时137:充电了么自研轻量级序列模式挖掘源码实战

  • 课时138:Tensorflow深度学习框架

  • 课时139:MXNet多GPU深度学习框架

  • 课时140:TensorFlow多层感知机实现原理解密

  • 课时141:TensorFlow多层感知机算法实现手写数字识别分类任务源码深度解析

  • 课时142:Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密

  • 课时143:Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析

  • 课时144:TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密

  • 课时145:TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析

  • 课时146:TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密

  • 课时147:LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析

  • 课时148:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密

  • 课时149:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析

  • 课时150:Tensorflow生成对抗网络GAN核心原理解密

  • 课时151:Tensorflow生成对抗网络GAN通过文字生成图片案例源码深度解析

  • 课时152:Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密

  • 课时153:深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战

  • 课时154:中文分词和词性标注原理及Python的jieba分词工具源码实战

  • 课时155:Java的中文分词和词性标注源码实战

  • 课时156:Java开源的HanLP自然语言处理工具包介绍

  • 课时157:关键词提取和文本摘要算法原理

  • 课时158:基于Python的关键词提取和文本摘要算法源码实现

  • 课时159:基于Java的关键词提取和文本摘要算法源码实现

  • 课时160:文本分类算法原理及朴素贝叶斯、SVM支持向量机介绍

  • 课时161:Python开源快速文本分类器fastText框架核心原理解密

  • 课时162:Python快速文本分类器fastText源码实现及服务器部署全过程演示

  • 课时163:自然语言处理之语言模型原理与介绍

  • 课时164:n-gram统计语言模型原理

  • 课时165:LSTM神经网络语言模型原理

  • 课时166:语言模型源码实现深度解析实战

  • 课时167:自然语言处理之语言模型应用场景

  • 课时168:推荐系统架构设计

  • 课时169:推荐数据仓库集市

  • 课时170:推荐系统ETL数据处理

  • 课时171:CF协同过滤用户行为挖掘

  • 课时172:推荐算法ALS交替最小二乘法

  • 课时173:推荐系统ContentBase文本挖掘算法

  • 课时174:用户画像兴趣标签提取算法

  • 课时175:基于用户心理学模型推荐

  • 课时176:推荐系统多策略融合算法

  • 课时177:准实时在线学习推荐引擎

  • 课时178:Redis分布式缓存处理

  • 课时179:分布式搜索引擎

  • 课时180:推荐Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、随机森林、神经网络

  • 课时181:推荐Rerank二次重排序算法(基于Learning to rank排序学习思想)

  • 课时182:推荐Rerank二次重排序算法(基于加权公式思想做二次排序)

  • 课时183:在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法

  • 课时184:在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析

  • 课时185:在线AB测试推荐效果评估

  • 课时186:离线AB测试推荐效果评估

  • 课时187:推荐位管理平台

  • 课时188:人脸识别原理与介绍

  • 课时189:人脸识别应用场景

  • 课时190:人脸检测与对齐原理及介绍

  • 课时191:人脸检测与对齐核心源代码解析

  • 课时192:人脸检测与对齐项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时193:人脸识别比对原理和项目介绍

  • 课时194:人脸识别比对核心源代码解析

  • 课时195:人脸识别比对项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时196:人脸年龄识别原理及项目介绍

  • 课时197:人脸年龄识别核心源代码解析

  • 课时198:人脸年龄识别项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时199:人脸性别识别

  • 课时200:对话机器人原理与介绍

  • 课时201:基于TensorFlow对话机器人项目实战

  • 课时202:基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理

  • 课时203:基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和训练模型过程实战

  • 课时204:基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在服务器上操作实战

  • 课时205:基于MXNet对话机器人项目实战

  • 课时206:基于MXNet对话机器人项目实战源码解析

  • 课时207:基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时208:基于深度强化学习机器人

  • 课时209:基于搜索引擎对话机器人

  • 课时210:对话机器人的Web服务工程化

  • 课时211:就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导概述

  • 课时212:怎么写一份漂亮的简历?

  • 课时213:哪些招聘网站是比较好的?

  • 课时214:通过内推方式找工作?成功率高?

  • 课时215:通过猎头找工作?薪资高?

  • 课时216:面试前准备:学习、其它有针对性的个性化准备等

  • 课时217:面试过程中的技巧

  • 课时218:面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试?

  • 课时219:面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等

  • 课时220:新员工入职后的工作中经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期?

  • 课时221:职业生涯如何规划?下次找工作找什么样的?如何晋升?

课程概述

一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套教材2020年新书《分布式机器学习实战》,对应京东自营链接地址:https://item.jd.com/12743009.html加微信chenjinglei88进陈敬雷老师技术答疑和读书会群!二、课程简介  本专家级精品课有对应的配套书籍《分布式机器学习实战》,精品课和书籍可以互补式学习,大大提高了学习效率。本系列课和书籍是以分布式机器学习为主线,并对其依赖的大数据技术做了详细介绍,之后对目前主流的分布式机器学习框架和算法进行重点讲解,本系列课和书籍侧重实战,最后讲几个工业级的系统实战项目给大家。      课程核心内容有互联网公司大数据和人工智能、大数据算法系统架构、大数据基础、Python编程、Java编程、Scala编程、Docker容器、Mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、分布式深度学习框架和神经网络算法、自然语言处理算法、工业级完整系统实战(推荐算法系统实战、人脸识别实战、对话机器人实战)、就业/面试技巧/职业生涯规划/职业晋升指导等内容。三、额外福利加助理微信chenjinglei88邀请进入技术大牛交流群,和陈敬雷老师及各位大佬一起探讨交流技术问题,同时额外免费领取一门干货精品课。

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