大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用   08.29

《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用（英文名稱）BigdatatechnologyandApplication課程學(xué)時(shí)理論8小時(shí)，實(shí)驗(yàn)4小時(shí)授課方式多媒體+實(shí)踐考核方式實(shí)踐考試+課程論文開課單位先修課程C語言程序設(shè)計(jì)；Java程序設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；Linux操作系統(tǒng)；后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法；適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能

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大語言模型開發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)   08.29

大語言模型開發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)大綱第一天：基礎(chǔ)知識(shí)與初步實(shí)踐上午：理論基礎(chǔ)與工具準(zhǔn)備1.歡迎與介紹培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語言模型概述2.1什么是大語言模型（LLM）定義與基本概念介紹Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理中的重要性2.2LLM的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)介紹LLM在文本生成、翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應(yīng)用主要的LLM架構(gòu)GPT

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模擬電子技術(shù)教學(xué)   08.29

ZQBKAHoAdABYAGUAOQB2AEUAMgBVAGMAdgAyAHUANwA5AHYAbwBNAEEAegBhAFMAawBFAFoARAA2AFIAeAAwAHAAUwAyADMARABqAEoAUwBqAEgARQBiAEkAVQBBAGkAVwBiAFoASgBvAHMAdABpAGIAdQAwAEQAcQAzAFIAMwB5AC8AVQBx

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模擬電子技術(shù)實(shí)驗(yàn)教學(xué)   08.29

ZQBKAHoAdABYAGUAOQB2AEUAMgBVAGMAdgAyAHUANwA5AHYAbwBNAEEAegBhAFMAawBFAFoARAA2AFIAeAAwAHAAUwAyADMARABqAEoAUwBqAEgARQBiAEkAVQBBAGkAVwBiAFoASgBvAHMAdABpAGIAdQAwAEQAcQAzAFIAMwB5AC8AVQBx

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人工智能基礎(chǔ)理論   08.29

人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸：用于預(yù)測(cè)連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工

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人工智能培訓(xùn)   08.29

第一天：人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸：用于預(yù)測(cè)連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

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軟件工程設(shè)計(jì)   08.29

《軟件工程設(shè)計(jì)》課程教學(xué)大綱總學(xué)時(shí)數(shù)：60學(xué)時(shí)，其中：理論教學(xué)30學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)30學(xué)時(shí)學(xué)分：先修課程：《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》，《C語言程序設(shè)計(jì)》，《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫原理及其應(yīng)用》考核方式：考試一、制訂大綱的依據(jù)本大綱根據(jù)2020年計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃制訂二、課程簡(jiǎn)介軟件工程作為一門專業(yè)主干課，重點(diǎn)要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開發(fā)和維護(hù)有關(guān)的四個(gè)方面的主要內(nèi)容——過

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網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試培訓(xùn)   08.29

網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試培訓(xùn)大綱---培訓(xùn)目標(biāo)：本培訓(xùn)旨在通過五天的學(xué)習(xí)，使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試的理論知識(shí)與實(shí)踐技能。培訓(xùn)將理論與實(shí)踐相結(jié)合，確保學(xué)員能夠在理解滲透測(cè)試原理的基礎(chǔ)上，熟練運(yùn)用各種工具和技術(shù)進(jìn)行實(shí)際操作。通過培訓(xùn)，學(xué)員將能夠獨(dú)立完成滲透測(cè)試項(xiàng)目，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天：滲透測(cè)試基礎(chǔ)與理論上午-網(wǎng)絡(luò)安全概述-網(wǎng)絡(luò)安全的重要性

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業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論   08.29

業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論課程背景：一方面，隨著信息化的深入，在傳統(tǒng)IT建設(shè)方式下，企業(yè)獨(dú)立采購(gòu)或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng)，在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通，難以配合業(yè)務(wù)數(shù)字化的快速發(fā)展；另一方面，云服務(wù)的出現(xiàn)，讓硬件基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略，讓IT架構(gòu)更靈活，但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺(tái)架構(gòu)作為整個(gè)企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)服務(wù)的提供

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《深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)》   08.29

深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)課程大綱第一天：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與框架概述上午：深度學(xué)習(xí)入門深度學(xué)習(xí)歷史與基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)：感知機(jī)、多層前饋網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)與損失函數(shù)介紹反向傳播算法原理深度學(xué)習(xí)框架重要性為什么需要深度學(xué)習(xí)框架主流深度學(xué)習(xí)框架概覽（TensorFlow,PyTorch,Keras,MXNet等）框架選擇考量因素下午：TensorFlow框架基礎(chǔ)TensorF

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