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人工智能大数据培训班个好

大数据开发工程师培训哪家好？千锋大数据的大数据开发培训，作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识，帮助学员高薪就业。

大数据开发工程师往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。

大数据开发工程师培训哪家好？最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，选择大数据开发培训的机构是要综合考虑到机构的办学年限、办学实力、教学质量、教研团队、就业情况以及学习环境等方面的问题。

千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验

企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造最好的学习环境。

大数据开发工程师的就业前景还是非常的广阔的，薪资待遇在20k-50k。我们先来了解下大数据开发工程师的岗位职责吧：岗位职责: 负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作；负责金融大数据整体的计算平台开发与应用。

大数据开发培训，大数据开发工程师培训，就选千锋大数据！

(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案

探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？

A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?

A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习

D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云

千锋大数据人工智能课程的优势

千锋大数据人工智能课程的优势？许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供很好的服务。那我们学习大数据人工智能有哪些优势呢？据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。大数据已经成为在投资中获得成功的技术。因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。大数据人工智能的技术人才将是未来的高薪一族。大数据技术深深影响着我们的生活，对我们新时代的发展有着重要的技术支撑。

随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。解决方案就是采用大数据。它用以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。在人工智能方面，在提供好的解决方案方面，大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决，其竞争日益加剧。在过去的几年中，这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。在大数据分析解决方案的行业领先企业中，大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年，随着大数据在市场上的发展，数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示，随着大数据需求的增加，从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。

人工智能导论大作业

人工智能导论大作业姓名：XXX 学号：XXXXXXXXXXXXX 班级：XXXXX 邮箱：XXXXXXXXXXX@XXXXXXX 1摘要本次人工智能导论课为考察课，期末上交一份人工智能相关的报告，报告内容范围要求具体见正文。需要注意的是，本次作业要求报告可读性高，亮点突出，行文流畅，图表清晰，引文标注正确。报告结构与本说明相似，建议以本说明为模版，章节标题自行修改。请在截止日期前在精品课程网站内上交作业。如有问题可联系zqw@https://www.wendangku.net/doc/1e15024336.html,，邮件联系请注明学号，班级，姓名，主题格式如“人工智能导论大作业——XXX（姓名）”。 2正文 2.1报告范围报告内容应与人工智能相关[1-5]，具体可见，但不限于下面所罗列的条目[4]： 1)关于当前某一领域、应用场景中的人工智能应用调研。如具体什么产品使用了什么人工智能技术，起到什么作用，如何实现（可以是自己的合理猜想，有一定的理由及依据）。 2)人工智能某一相关技术的研究前沿及发展趋势调研，及其应用展望等。 3)某一软硬件产品的个人设想，需要结合人工智能某一相关技术，要求人工智能技术的应用合情合理，有清晰的功能需求描述，系统结构框图等。如在实现过程中需要指导可邮件联系。 2.2报告撰写要求不限字数和页数，要求将问题描述清楚，有头有尾，逻辑连贯清晰。图表一律在文本框中编辑，范例可见下表1和图1。标点符号要合理使用中 [3]

图1：图1[2,5] 英文标点，准则是美观，工整。注意使用样式功能，以保持格式一致。 2.3评分标准 1)格式工整，语言流畅，逻辑连贯清晰，人工智能相关，报告可读性高可获得60%～80%分数。 2)亮点突出，能体现自己的思考过程可获得另外的20%分数 3)请准时在精品课程网站上交作业，否则将酌情扣分。参考文献 [1] 作者，期刊，出版日期，卷，页，其他属性 [2] 作者，专著名，出版社，出版日期，章节，页，其他属性 [3] 网址，日期 [4] 作者，报告名，获取途径，日期

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？一、人工智能与人类未来《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。希望能帮到大家。

大数据+人工智能培训课程哪家有

大数据+人工智能培训课程哪家有随着云计算、大数据、人工智能飞速发展新一轮IT热潮来临，网络环境发生了巨大改变，企业上云、产品智能化等等，在享受这技术创新带来的便利，随之而来的还有前所未有的安全威胁，各种各样的网络事件、信息裸奔、系统瘫痪等一系列安全事件，让网络空间成为没有硝烟的战场。互联网给人们生活带来便利的同时，网民个人信息也陷入“裸奔”的尴尬局面。如何保护网上信息安全和数据安全受到整个社会的空前关注。今年1月，科技部部长万钢在2017年全国科技工作会议上指出，“科技创新2030—重大项目”将尽快编制完成实施方案。国家网络空间安全作为六个重大科技项目之一被列入其中，吹响了网络安全科技创新的总号角。当我们还在用“堵”的方式进行被动式防御时，各种信息已经延伸到了网络的各个角落，严重威胁着个人、企业的生命和经济的安全。在这个“无边界世界”里，基于用户行为分析、大数据业务风控、可视化等技术的“察知”成为安全防护的关键，网络安全向更快(机器学习、人工智能、自动化)、更准(行为识别、可视化)等方向加速演进。事实上，RSA总裁Amit Yoran曾经表示，传统的网络安全防御技术已

无法抗衡新的安全威胁，以防火墙为代表的被动防御策略是失败的，产业需要变革。利用大数据技术、人工智能和技术学习等新技术，让安全看得见，对未知威胁检测、可视化、分析和处置响应成为网络安全行业新的发展方向。千锋大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，千锋大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，千锋大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。千锋大数据+人工智能的课程全新上市，重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。近年来，网络技术的革新带来信息安全的新需求，为网络安全发展带来强大动力，围绕用户行为分析、安全可视化、大数据风控等方向的安全创新技术，将是未来网络安全发展的重要方向，也是解决网络安全的更好方法。学习大数据，就到千锋，集实力和品牌于一身的专业培训机构。

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊）特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血，由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定位绩效时代”。杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远远不够。站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有释放。为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询

人工智能就是数据分析吗

人工智能就是数据分析吗关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。人工智能与预测分析的关系让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决：首先，我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如，确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。接下来，我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如，每个客户的过去的支出，人口概况，等等。然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。通过该过程，创建一个模型，如果向其输入新数据，就会产生预测。如果顾客有这份资料，她将有何反应?如果我们在这一点上定价，我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。以图像识别为例。首先，我们识别了一堆猫的照片。然后，我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像

时，模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析，不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述，这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程，试图找出如何分辨什么是重要的，以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时，它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率，并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。人工智能与嵌入式工业化分析的关系正如我在“分析革命”中所写的，当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中，以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如，当一张图片被发布在社交媒体上时，我们会立即对其进行分析，以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时，它试图确定我说了什么，什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序，进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程，它仍然非常符合预测分析的使用方式。如何在你的组织中核算人工智能看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。鉴于人工智能的重要性不断上升，它必须包括在您的分析战略，以使该战略是可信和完整的。请注意，这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前，你可能还有其他事情要做。然而，即使人工智能还不是一个优先事项，这一事实至少应该在

大数据人工智能课程培训

大数据人工智能课程培训依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点：采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成；讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等；数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值；严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新；贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，

既能独立思考，又能组织团队开发；定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向；课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！

人工智能大作业

内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业课程号：67111317 考试方式：大作业任课教师：陈淋艳使用专业、年级班级：学号：姓名：

试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法回答下列问题：设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部， ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期《人工智能》大作业课程号：67111317、76807376 考试方式：大作业使用专业、年级：计算机2011-1，2，3，4 任课教师：陈淋艳班级：学号：姓名：

一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么是人工智能？人类研究人工智能的最终目标是什么？二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三个野人来到河边，河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船，传教士如何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数目？指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。（只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法律管制，所以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的法律，受到官府追究；而达官贵人和恶少不受法律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也违法，却可以横行无忌。四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法回答下列问题：设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部，ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？

设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ，P(E2|S2)=0 ，P(E3|S3)=0.8，用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。六、（20分）结课报告题目：选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告，要有关键字，图要有图号，最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。（选取三种知识表达放法加以介绍，并进行比较） 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文，从文章所论述的问题，阐述的理论，其社会效益，与原有的方法相比，他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。（应用领域，人工神经元模型，学习方法）不符合以下要求的作业不收本试题一律使用A4纸完成，一至五题要求手写。

大数据人工智能开发培训课程

大数据人工智能开发培训课程：这三个要点一定要知道随着互联网和科技的发展，人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向，而在大数据时代的今天，对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发培训课程学习过程中，有哪些特别需要注意的要点呢？今天千锋小编就带大家先了解一下其中的三大要点。要点一：数据并不是万能的根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型

来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。要点二：泛化能力是目标机器学习实践中普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了当初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。要点三：相关关系不等同于因果关系这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接

关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。学习大数据人工智能开发课程，专业和技巧都是要有的！千锋大数据人工智能课程用专业的课程打造专业的你，感兴趣的可以联系小编了，优惠福利、视频资料一应俱全！

西电电院人工智能课程大作业

西电人工智能大作业

八数码难题一.实验目的八数码难题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。例如： (a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或 A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。本实验选择宽度优先搜索：选择一个起点，以接近起始点的程度依次扩展节点，逐层搜索，再对下一层节点搜索之前，必先搜索完本层节点。二.实验设备及软件环境 Microsoft Visual C++，（简称Visual C++、MSVC、VC++或VC）微软公司的C++开发工具，具有集成开发环境，可提供编辑C语言，C++以及C++/CLI 等编程语言。三.实验方法算法描述：（1）将起始点放到OPEN表；（2）若OPEN空，无解，失败；否则继续；（3）把第一个点从OPEN移出，放到CLOSE表；（4）拓展节点，若无后继结点，转（2）；（5）把n的所有后继结点放到OPEN末端，提供从后继结点回到n的指针；（6）若n任意后继结点是目标节点，成功，输出；否则转（2）。

流程图：

代码： #include #include typedef struct Node { int num[9]; //棋盘状态 int deepth; //派生的深度 g(n) int diffnum; //不在位的数目 h(n) int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n) struct Node * pre; struct Node * next; struct Node * parent; }numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */ int origin[9]; //棋盘初始状态 int target[9]; //棋盘目标状态 int numNode_num,total_step; numNode *open,*close; //Open表和Close表 numNode *create_numNode() { return (numNode *)malloc(sizeof(numNode)); } numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项，并从Open表中删除

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据，数据分析和人工智能方向就业前景大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、

脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。