智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)（中級(jí)）教學(xué)大綱

"智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)（級(jí)）"課程大綱一,課程概要課程名稱文:智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)（級(jí)）英文:IntelligentputingPlatformApplicationDevelopment(IntermediateLevel)課程代碼課程學(xué)分四課程學(xué)時(shí)九六學(xué)時(shí),理論六四學(xué)時(shí),實(shí)踐三二學(xué)時(shí)課程類別通識(shí)教育:基礎(chǔ)課程核心課程一般課程拓展專業(yè)課程專業(yè)教育:基礎(chǔ)課程核心課程拓展課程課程質(zhì)必修選修適用專業(yè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算機(jī)信息管理,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與維護(hù),軟件技術(shù),軟件與信息服務(wù),智能產(chǎn)品開發(fā),工智能技術(shù)服務(wù)等先修課程操作系統(tǒng)原理與技術(shù),數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù),ETL數(shù)據(jù)整合與處理,大數(shù)據(jù)采集技術(shù),大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),軟件測(cè)試技術(shù),數(shù)據(jù)處理技術(shù),機(jī)器學(xué)技術(shù)后續(xù)課程綜合實(shí)訓(xùn),頂崗實(shí)開設(shè)學(xué)期第一學(xué)期第二學(xué)期第三學(xué)期第四學(xué)期第五學(xué)期第六學(xué)期√教學(xué)方式面授實(shí)驗(yàn)實(shí)踐網(wǎng)絡(luò)研討其它___________二,課程定位本課程是工智能技術(shù)服務(wù)等專業(yè)地專業(yè)核心課程,主要目地是培養(yǎng)工智能技術(shù)服務(wù)等專業(yè)學(xué)生地智能計(jì)算開發(fā)軟件系統(tǒng)地安裝部署,系統(tǒng)管理,系統(tǒng)調(diào)測(cè),數(shù)據(jù)處理與工智能基礎(chǔ)算法及級(jí)應(yīng)用開發(fā)測(cè)試等能力。通過本課程地學(xué)能完成軟件開發(fā)系統(tǒng)地軟件安裝部署,計(jì)算資源調(diào)測(cè),工智能基礎(chǔ)算法產(chǎn)品地應(yīng)用開發(fā)測(cè)試等工作任務(wù)。本課程以企業(yè)需求為導(dǎo)向,通過與為等世界級(jí)主流企業(yè)建立密切合作關(guān)系,將企業(yè)地教育資源融入到教學(xué)體系,確保學(xué)生學(xué)到最先與實(shí)用地工智能技術(shù)。學(xué)完本課程后,學(xué)生可以參加智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)一+X認(rèn)證考試,為將來走向工作崗位奠定堅(jiān)實(shí)地基礎(chǔ)。三,教學(xué)目地（一）知識(shí)目地一.掌握工智能軟件庫,IDE地安裝配置地主要工作內(nèi)容;二.掌握智能計(jì)算臺(tái)地存儲(chǔ)資源擴(kuò)容與升級(jí)改造原理;三.掌握工智能專用型服務(wù)器系統(tǒng)管理地主要工作內(nèi)容;四.掌握智能計(jì)算臺(tái)系統(tǒng)調(diào)測(cè)地主要工作內(nèi)容;五.掌握大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)地基本組成與搭建知識(shí);六.掌握ETL地基本操作與流程;七.掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注地方法;八.掌握數(shù)據(jù)庫管理有關(guān)地知識(shí);九.掌握數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)地概念,工具與流程;一零.掌握機(jī)器學(xué)基礎(chǔ)算法;一一.掌握工智能基礎(chǔ)應(yīng)用軟件開發(fā)測(cè)試地流程與方法;（二）能力目地一.具備工智能軟件庫,IDE地安裝配置能力;二.具備智能計(jì)算臺(tái)地存儲(chǔ)資源擴(kuò)容與升級(jí)能力;三.具備工智能專用型服務(wù)器系統(tǒng)管理能力;四.具備智能計(jì)算臺(tái)系統(tǒng)地調(diào)測(cè)能力;五.能夠搭建與使用大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng);六.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)地ETL;七.能夠標(biāo)注數(shù)據(jù);八.能夠管理數(shù)據(jù)庫;九.能夠執(zhí)行日常數(shù)據(jù)地備份與恢復(fù);一零.能夠運(yùn)用機(jī)器學(xué)算法開發(fā)與測(cè)試工智能應(yīng)用軟件。（三）素質(zhì)目地一.培養(yǎng)學(xué)生掌握智能計(jì)算臺(tái)軟件地安裝,配置與使用方法;二.培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)意識(shí),協(xié)作意識(shí),表達(dá)能力與文檔能力;三.培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)真負(fù)責(zé),嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致地工作態(tài)度與工作作風(fēng);四.培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)與創(chuàng)新思維;五.培養(yǎng)學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)意識(shí),操作規(guī)范意識(shí),服務(wù)質(zhì)量意識(shí),尊重產(chǎn)權(quán)意識(shí)及環(huán)境保護(hù)意識(shí);六.培養(yǎng)學(xué)生臺(tái)管理,數(shù)據(jù)管理意識(shí),軟件工程思維。四,課程設(shè)計(jì)本課程立足工智能與智能計(jì)算才需求,以企業(yè)實(shí)際智能計(jì)算應(yīng)用案例為載體,以企業(yè)涉及地智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)為核心,以"職業(yè)崗位—學(xué)領(lǐng)域—技能知識(shí)點(diǎn)-實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目"為主線,以實(shí)際工作技能知識(shí)點(diǎn)為導(dǎo)向,以職業(yè)認(rèn)證為抓手,以企業(yè)需求為依據(jù),從宏觀到微觀,從易到難,從簡單到復(fù)雜,遵循學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)地基本規(guī)律,科學(xué)設(shè)計(jì)技能學(xué)路線與實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。本課程設(shè)計(jì)了八個(gè)章節(jié)（除第一章）理論介紹,同時(shí)配套六個(gè)項(xiàng)目。課程地知識(shí)圖譜如圖一所示。圖一《智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)（級(jí)）》知識(shí)圖譜五,學(xué)內(nèi)容安排（一）理論教學(xué)序號(hào)章節(jié)名稱主要內(nèi)容教學(xué)目地學(xué)時(shí)一智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)（級(jí)）概述智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)初級(jí),級(jí),高級(jí)這三個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)地知識(shí)水智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)初級(jí),級(jí),高級(jí)這三個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)地工作崗位智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)職業(yè)技能級(jí)部分所需掌握地技能點(diǎn)了解智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)初級(jí),級(jí),高級(jí)這三個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)地知識(shí)水了解智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)初級(jí),級(jí),高級(jí)這三個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)地工作崗位熟悉智能計(jì)算臺(tái)應(yīng)用開發(fā)職業(yè)技能級(jí)部分所需掌握地技能點(diǎn)二二工智能與臺(tái)搭建工智能發(fā)展,包括工智能地概念,工智能地第一次浪潮與低谷,第二次浪潮與低谷,以及第三次浪潮大數(shù)據(jù)與工智能,包括數(shù)據(jù)地范圍,大數(shù)據(jù)地定義,大數(shù)據(jù)與工智能地關(guān)系機(jī)器學(xué)與深度學(xué),包括機(jī)器學(xué),深度學(xué)地概念,以及兩者與工智能地關(guān)系A(chǔ)naconda,包含Anaconda簡介,特點(diǎn),基礎(chǔ)配置PyCharm,包含PyCharm簡介,智能編碼協(xié)助功能,Web開發(fā)功能與基本配置等Eclipse,包含Eclipse簡介,特點(diǎn),窗口介紹,字符集修改,Python庫安裝,運(yùn)行配置等TensorFlow,PyTorch,Mx,Caffe,MindSpore這五個(gè)工智能框架地發(fā)展,功能,特點(diǎn)了解工智能地基礎(chǔ)知識(shí)掌握Anaconda地基礎(chǔ)配置掌握PyCharm地基礎(chǔ)配置掌握Eclipse地基礎(chǔ)配置了解常用地工智能框架四三臺(tái)管理集群管理介紹,包括伸縮,可用,管理三個(gè)集群管理地主要特,應(yīng)用集,部署簡便,系統(tǒng)監(jiān)控,管理方便四個(gè)集群管理地發(fā)展趨勢(shì)集群管理工具簡介,包括AIMax,為eSightServer,浪潮BCP與SmartKit這四個(gè)集群管理地工具存儲(chǔ)資源管理介紹,包括供應(yīng),控制資源,能監(jiān)視與管理,數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)保護(hù),報(bào)告與成本確定五個(gè)存儲(chǔ)資源管理主要任務(wù),存儲(chǔ)虛擬化,統(tǒng)一管理,自動(dòng)化,智能化四個(gè)發(fā)展趨勢(shì),CABrightStorSRM,EMCControlCenter,富士通SoftekStorageManager,HPOpenViewSAM,IBMTivoliStorageResourceManager與為FusionStorage這六款存儲(chǔ)資源管理工具簡介存儲(chǔ)資源管理工具FusionStorage,包括云存儲(chǔ)介紹,FusionStorage地系統(tǒng)架構(gòu),擴(kuò)容,升級(jí)改造等存儲(chǔ)資源管理地應(yīng)用系統(tǒng)管理介紹,包括系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控與巡檢,能分析與優(yōu)化,安全加固,系統(tǒng)故障調(diào)測(cè)四個(gè)系統(tǒng)管理地主要任務(wù)系統(tǒng)管理發(fā)展趨勢(shì),包括智能化,自動(dòng)化,安全與穩(wěn)定三方面系統(tǒng)管理工具,包括IBMSystemsDirector,FusionDirector兩個(gè)系統(tǒng)管理工具簡介系統(tǒng)管理工具FusionDirector,包括軟件架構(gòu),智能版本管理,智能部署管理,智能資產(chǎn)管理,智能能效管理,智能故障管理,安全管理文檔管理,包括文檔管理介紹,運(yùn)維報(bào)告定義及其內(nèi)容,技術(shù)支持文檔地內(nèi)容了解集群管理地特,發(fā)展趨勢(shì)熟悉常用地集群管理工具了解存儲(chǔ)資源管理地主要任務(wù),發(fā)展趨勢(shì)熟悉存儲(chǔ)資源管理工具了解系統(tǒng)管理地主要任務(wù),發(fā)展趨勢(shì)熟悉常用地系統(tǒng)管理工具了解文檔管理地基本概念掌握運(yùn)維報(bào)告文檔地書寫規(guī)范掌握技術(shù)支持文檔地書寫規(guī)范六四數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)采集與處理,包括線下采集,線上采集兩種大數(shù)據(jù)采集技術(shù),批處理,流處理兩種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)組件介紹,包括Flume,Loader,Kafka,MapReduce,Spark,Storm,Flink數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu),包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與配置,包括離線數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)實(shí)例,在線數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)實(shí)例數(shù)據(jù)采集流程優(yōu)化,包括Flume采集流程優(yōu)化,Kafka能優(yōu)化,SparkStreaming能優(yōu)化,Storm能優(yōu)化,Flink能優(yōu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)維護(hù),包括數(shù)據(jù)質(zhì)量,增量數(shù)據(jù)維護(hù),完整約束,能,數(shù)據(jù)采集資源占用率等維護(hù)要素了解大數(shù)據(jù)采集與處理地概念了解大數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)處理地常用組件熟悉數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)地架構(gòu)與基礎(chǔ)配置了解數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)維護(hù)與流程優(yōu)化方法一零五數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存儲(chǔ)系統(tǒng)維護(hù)與管理,包括HDFS,HBase,Hive存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化,包括負(fù)載均衡技術(shù)地概述,分類,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地安全,數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)及復(fù)制策略數(shù)據(jù)庫日常監(jiān)控,包括SolarWindsDatabasePerformanceAnalyzer,PaesslerPRTG,IderaDiagnosticManager,SQLPowerTools這四種數(shù)據(jù)庫監(jiān)控工具地特點(diǎn)數(shù)據(jù)庫日常運(yùn)維,包括環(huán)境部署,故障處理,能優(yōu)化,升級(jí)與遷移四種日常運(yùn)維事項(xiàng)了解存儲(chǔ)系統(tǒng)地維護(hù)與管理了解存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化地基本策略熟悉數(shù)據(jù)庫日常監(jiān)控工具掌握數(shù)據(jù)庫地日常運(yùn)維八六數(shù)據(jù)處理ETL常用工具,包括DataPipeline,Kettle,OracleGoldengate與Informatica地特點(diǎn)ETL數(shù)據(jù)整合操作,包括數(shù)據(jù)整合地過程,建立轉(zhuǎn)換工程,轉(zhuǎn)換,建立任務(wù)這三個(gè)數(shù)據(jù)整合地基本操作ETL任務(wù)流程監(jiān)控,維護(hù)與優(yōu)化,包括任務(wù)與調(diào)度,前后流程地依賴,合理地調(diào)度算法,日志與警告圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括圖像標(biāo)注地任務(wù)類型,常用圖像標(biāo)注工具,圖像標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法文本數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括文本數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)類型,常用文本標(biāo)注工具,文本標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法及其優(yōu)缺點(diǎn)語音數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括語音數(shù)據(jù)標(biāo)注常用方法,語音數(shù)據(jù)標(biāo)注工具,語音標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法了解ETL地概念與常用工具熟悉ETL數(shù)據(jù)整合地過程與操作熟悉ETL任務(wù)地監(jiān)控與優(yōu)化了解圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注地基礎(chǔ)知識(shí)了解文本數(shù)據(jù)標(biāo)注地基礎(chǔ)知識(shí)了解語音數(shù)據(jù)標(biāo)注地基礎(chǔ)知識(shí)六七數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)數(shù)據(jù)備份地概念,包括了數(shù)據(jù)備份地作用,原因備份組網(wǎng)介紹,包括LAN-Base,LAN-Free,Server-Free,Server-Less這四種備份組網(wǎng)方式備份介質(zhì),包括磁盤陣列,磁帶庫,虛擬磁帶庫,光盤塔,光盤庫,云備份等備份地分類,包括完全備份,累積增量式備份,差異增量式備份高級(jí)備份技術(shù),包括本地快照備份,快照副本保護(hù)兩種快照技術(shù),源端重刪,目地端重刪,全局重刪,并行重刪,基于重刪地合成全備五種重刪技術(shù)為OceanStor應(yīng)用實(shí)例,包括某大學(xué)圖書館備份,某工作單位備份常規(guī)備份解決方案地組網(wǎng)設(shè)計(jì),包括一體化備份方案,集備份方案OceanStor備份解決方案,包括備份解決方案設(shè)計(jì)流程,備份解決方案設(shè)計(jì)方法論,項(xiàng)目背景,需求提煉,現(xiàn)網(wǎng)環(huán)境收集,兼容設(shè)計(jì),策略制定原則,策略制定,備份容量,重刪策略,帶寬計(jì)算,組網(wǎng)設(shè)計(jì)等步驟Linux文件系統(tǒng)備份與恢復(fù),包括備份內(nèi)容地選擇,系統(tǒng)備份策略,Linux備份恢復(fù)工具介紹OceanStor備份與恢復(fù),包括OceanStor備份方案硬件部署,OceanStor備份方案軟件安裝與配置了解數(shù)據(jù)備份地基本概念了解數(shù)據(jù)備份地組網(wǎng),介質(zhì)與分類了解快照技術(shù)與重刪技術(shù)兩種高級(jí)備份技術(shù)掌握常規(guī)備份解決方案組網(wǎng)設(shè)計(jì)方法熟悉OceanStor備份解決方案掌握Linux文件系統(tǒng),OceanStor地備份與恢復(fù)六八機(jī)器學(xué)基礎(chǔ)算法建模機(jī)器學(xué)地地有關(guān)名詞解釋,包括有監(jiān)督學(xué),無監(jiān)督學(xué),半監(jiān)督學(xué),強(qiáng)化學(xué),其它名詞機(jī)器學(xué)地應(yīng)用領(lǐng)域,包括垃圾郵件檢測(cè),識(shí)別惡意軟件,郵編識(shí)別,語音識(shí)別,臉識(shí)別,產(chǎn)品推薦,醫(yī)學(xué)分析,股票分析,天氣預(yù)報(bào),客戶細(xì)分等邏輯回歸,KNN,樸素貝葉斯,SVM,決策樹,多層感知機(jī)六種算法地簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)線回歸,KNN回歸,Lasso回歸三種算法地簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)AdaBoost,GBDT這二種Boosting算法簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù);Bagging算法簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)原型聚類,層次聚類,密度聚類三種算法地簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)Apriori,FP-growth這二種算法地簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)協(xié)同過濾算法地簡單介紹,實(shí)現(xiàn)步驟,算法優(yōu)缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)了解機(jī)器學(xué)地概念了解分類,回歸,聚類,關(guān)聯(lián)規(guī)則,智能推薦等算法地概念了解不同類型算法地使用條件與場景熟悉各算法地實(shí)現(xiàn)步驟掌握各算法地實(shí)現(xiàn)函數(shù)一四九工智能模型開發(fā)測(cè)試商業(yè)理解,包括確定商業(yè)目地,評(píng)析環(huán)境,確定項(xiàng)目目地,制定項(xiàng)目計(jì)劃四個(gè)步驟數(shù)據(jù)理解,包括收集原始數(shù)據(jù),描述數(shù)據(jù),探索數(shù)據(jù),檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量四個(gè)步驟數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,包括選擇數(shù)據(jù),清洗數(shù)據(jù),構(gòu)造數(shù)據(jù),整合數(shù)據(jù),格式化數(shù)據(jù)五個(gè)步驟數(shù)據(jù)建模,包括選擇建模技術(shù),生成測(cè)試設(shè)計(jì),建立模型,評(píng)估模型四個(gè)步驟模型評(píng)價(jià),包括評(píng)價(jià)結(jié)果,重審過程,確定下一步三個(gè)步驟模型部署,包括規(guī)劃部署,規(guī)劃監(jiān)控與維護(hù),生成最終報(bào)告,回顧項(xiàng)目四個(gè)步驟測(cè)試用例,包括測(cè)試用例地概念,作用與分類測(cè)試方法,包括分類算法測(cè)試,回歸算法測(cè)試,聚類算法測(cè)試測(cè)試計(jì)劃,包括測(cè)試計(jì)劃地概念,目地,內(nèi)容測(cè)試報(bào)告,包括測(cè)試報(bào)告地概念,版本測(cè)試報(bào)告地內(nèi)容,總結(jié)測(cè)試報(bào)告地內(nèi)容熟悉工智能模型開發(fā)地六個(gè)階段熟悉工智能模型地測(cè)試過程八學(xué)時(shí)合計(jì)六四（二）實(shí)驗(yàn)教學(xué)序號(hào)實(shí)驗(yàn)名稱實(shí)驗(yàn)要求學(xué)時(shí)一計(jì)算臺(tái)管理運(yùn)維實(shí)踐能完成服務(wù)器地日常運(yùn)維與故障處理能完成存儲(chǔ)設(shè)備地日常運(yùn)維與故障處理能行數(shù)據(jù)心地日常運(yùn)維操作四二構(gòu)建博客數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠掌握數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法能夠掌握HBaseAPI地使用方法能夠通過HBaseAPI實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯六三銀行用戶行為數(shù)據(jù)遷移掌握Hive數(shù)據(jù)倉庫表創(chuàng)建方法掌握從HDFS文件系統(tǒng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)方法掌握Hive數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作方法掌握Sqoop將數(shù)據(jù)從Hive遷移至MySQL操作方法四四銀行對(duì)私信貸數(shù)據(jù)特征工程能夠掌握基于Python實(shí)現(xiàn)特征選擇地方法能夠掌握基于Python實(shí)現(xiàn)特征提取地方法能夠掌握基于Python實(shí)現(xiàn)特征構(gòu)造地方法六五對(duì)私信貸違約預(yù)測(cè)能了解信貸違規(guī)預(yù)測(cè)地意義能掌握大數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目開發(fā)流程能掌握對(duì)私信貸違規(guī)地常用算法能了解數(shù)據(jù)處理與特征工程地重要能穩(wěn)固數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程地常用方法能掌握邏輯回歸與XGBoost地算法原理與關(guān)鍵參數(shù)地理解六六零