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李海良老師
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李海良老師培訓(xùn)聯(lián)系微信

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李海良

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李海良

李海良老師的內(nèi)訓(xùn)課程

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(jiàn)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(lèi)問(wèn)題 決策樹(shù)與隨機(jī)森林:用于分類(lèi)和回歸 支持向量機(jī)(SVM):用于分類(lèi)問(wèn)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)與工作原理 激活函數(shù):Sigmoid、ReLU、Tanh等 2.2 關(guān)鍵技術(shù) 反向傳播算法:損失函

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《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(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》,《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫(kù)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(zhuān)業(yè)教學(xué)計(jì)劃制訂 二、課程簡(jiǎn)介 軟件工程作為一門(mén)專(zhuān)業(yè)主干課,重點(diǎn)要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開(kāi)發(fā)和維護(hù)有關(guān)的四個(gè)方面的主要內(nèi)容——過(guò)程與模型、方法與技術(shù)、工具與環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。進(jìn)而通過(guò)課程實(shí)踐培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用軟件工程基本原理解決實(shí)際問(wèn)題,并從事復(fù)雜軟

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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(guò)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(guò)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)安全的重要性與挑戰(zhàn) - 常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊類(lèi)型與防御策略- 滲透測(cè)試定義、目的與法律合規(guī)性 - 滲透測(cè)試的目的與意義 - 法律合規(guī)性與道德標(biāo)準(zhǔn)- 網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)與框架介紹 - OWASP Top 10 - NIST Cybersecuri

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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(wú)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)的提供方,形成一套高效可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系和數(shù)據(jù)服務(wù)能力,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和資產(chǎn)服務(wù)化。疫情后的2022年是數(shù)據(jù)中臺(tái)爆發(fā)的元年,接下來(lái)的“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”則是將已經(jīng)成為資產(chǎn)的數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料融入業(yè)務(wù)價(jià)值的創(chuàng)造過(guò)程,使之持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值。本課程的重點(diǎn)將在數(shù)

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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(mén) 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) TensorFlow簡(jiǎn)介與安裝計(jì)算圖與會(huì)話(TensorFlow 1.x)TensorFlow 2.x簡(jiǎn)介:Eager Execution模式Tensor與Variable基本概念PyTorch框架基礎(chǔ) PyTorch簡(jiǎn)介與安裝動(dòng)態(tài)圖機(jī)制與

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課程大綱:BERT模型與Transformer模型原理及工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)一、課程介紹(30分鐘)1. 課程目標(biāo)與期望2. 自然語(yǔ)言處理(NLP)概述3. BERT與Transformer在NLP中的地位與應(yīng)用二、自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)(1小時(shí))1. NLP定義與任務(wù)分類(lèi) 2. 文本表示:從詞袋模型到詞嵌入3. 序列模型:RNN、LSTM與GRU三、Transformer模型原理(1.5小時(shí))1. Transformer模型簡(jiǎn)介2. 自注意力機(jī)制(Self-Attention) - 注意力機(jī)制概述 - 自注意力機(jī)制的計(jì)算過(guò)程 - 多頭自注意力(Multi-Head Attention)3.

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