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“数据科学与人工智能”暑期研修班

课时:0 分钟| 2人学习 分享 收藏
为了推进国内大数据相关专业的教学和科研工作,促进大数据技术的研究与应用,提升全国院校大数据学科建设、课程体系设置、专业教学水平,北京大数据研究院、大数据教育联盟、经管之家CDA数据分析研究院和博雅大数据学院推出2018北京大数据研究院暑期学校,主题为“数据科学与人工智能”。欢迎各位领导、老师参加。

上课信息

上课时间: 2018年7月22日-8月10日
上午:9:00-12:00、下午:14:00-17:00

上课地点: 北京(具体地点报名后通知)

“数据科学与人工智能”暑期研修班

1. 数据科学导引(7月23-27日)

2. 深度学习与人工智能(7月30-8月3日)

3. 知识图谱(8月6-7日)

4. 大数据行业应用解析(8月8-9日)

5. 大数据专业建设交流研讨会(8月9日)

6. 企业参观交流(8月10日)


一、课程内容

1、《大数据行业应用解析》

课程内容:本课程着重介绍大数据算法和分析流程,大数据算法在各个领域中的应用,包括金融领域、公共服务领域、交通领域、运营商领域、医疗领域和工业领域等,通过丰富的真实案例,全面介绍大数据算法如何运用并解决各个领域中的问题,如何将理论模型与各个领域中的实际问题结合并应用。

2、《数据科学导引》

前置知识:Python基础知识、线性代数、统计学、概率论基础知识

   课程内容:本课程着重介绍数据分析的基本原理、模型和算法,结合丰富的实际案例,介绍回归、分类、集成、聚类等算法,另外还囊括了数据科学热门领域文本分析、图分析及深度学习等内容。让学员掌握机器学习常用模型和算法,为数据科学家之路奠定坚实的基础。

3、《深度学习与人工智能》

前置知识:掌握数据科学和机器学习的基本概念、掌握《数据科学导引》课程

课程内容:本课程的目的在于系统地介绍深度学习的理论体系。帮助学生了解深度学习和人工智能的产业应用。结合Pytorch等工具,提高学生深度学习动手实践能力。使学生能够动手常见的深度学习模型和方法,并利用真实数据,理解深度学习在数据分析,特别是非结构化数据(文本、图像和语音等)上的应用。

4、《知识图谱》

课程内容:图数据和知识图谱应用展示、知识图谱和大规模图数据管理理论、关联数据RDF介绍及查询语SPARQL实战、常见图数据库介绍及实战

5大数据专业建设交流研讨

研讨内容:共同解读大数据专业申报要求、评审政策、课程建设标准,共议该专业课程及设置人才培养方案。

6、企业参观交流

二、主讲教师

陈艳艳,教授,北京工业大学城市交通学院院长,新世纪百千万人才工程入选者。在交通大数据、城市交通规划与管理、智能交通与系统仿真等领域取得了一系列创新性成果。

邹磊:北京大学副教授,国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者,北京大学大数据中心主任助理。主要研究领域为图数据库,RDF知识图谱,尤其是基于图的RDF数据管理。

朱占星:北京大学大数据研究中心以及北京大数据研究院研究员,英国爱丁堡大学信息学院博士,主要研究方向为机器学习。长期从事人工智能、机器学习、深度学习以及大数据分析等方面的研究与应用,多次在国际顶级会议及期刊上发表文章,包括ICML、NIPS、 AAAI以及ECML等。

宋国杰:北京大学副教授。主要从事数据挖掘、机器学习、社会网络分析和智能交通系统等方面的研究与开发工作,部分研究成果已经获得实际应用,产生了显著的经济效益和社会效益。


三、培训日程


日期

安排

7月22日14:00-17:00

报到

7月23日9:00-12:00

开班典礼

7月23日14:00-17:00-27日

数据科学导引

7月28-29日休息

7月30日-8月3日

深度学习与人工智能

8月4-5日休息

8月6日-8月7日

知识图谱

8月8日-8月9日9:00-12:00

大数据行业应用

8月9日14:00-17:00

大数据专业建设交流研讨+考试测试

8月10日

企业参观交流



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