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課程背景：

未來的企業(yè)是如何運(yùn)營的？

為什么算法是未來企業(yè)運(yùn)營的核心？

當(dāng)下企業(yè)儲(chǔ)備什么樣的人才，以應(yīng)對(duì)未來的競爭格局？

截止2018年，中國已達(dá)7億移動(dòng)支付用戶。越來越多的人通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購、支付。同時(shí)，我們也生活在一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)+算法的時(shí)代，AI、數(shù)據(jù)、算法無處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運(yùn)營模式、與用戶連接起來的的企業(yè)是沒有未來的企業(yè)。今后，中國每年急需10萬名專業(yè)人工智能算法工程師，以及150萬具有人工智能、大數(shù)據(jù)思維的職業(yè)經(jīng)理人。

隨著世界經(jīng)濟(jì)大格局的變化和智能產(chǎn)業(yè)的突飛猛進(jìn)，正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)字化，即將把企業(yè)帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù)：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計(jì)算），D（Big Data，大數(shù)據(jù)）。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)的改造、對(duì)于消費(fèi)升級(jí)、對(duì)于新型城市化，都要用ABCD的技術(shù)手段，這些以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)未來發(fā)展。

在人工智能、大數(shù)據(jù)、算法等新科技及應(yīng)用爆發(fā)的今天，任何一家企業(yè)、一個(gè)組織及個(gè)人都需要掌握相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用，才能利于不敗之地。你可能會(huì)認(rèn)為應(yīng)用這些新科技需要高深的數(shù)學(xué)運(yùn)算和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摗Ｕ喾矗斯ぶ悄?、大?shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)并不需要深?yuàn)W的數(shù)學(xué)，而需要的是包羅萬象的商業(yè)場景與模型，否則人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)就成了“無源之水、無本之木”。只有結(jié)合商業(yè)場景，人工智能、大數(shù)據(jù)及算法的應(yīng)用才能一步步解決實(shí)際問題，這些解決方案最終接近、形成終極算法。

對(duì)于傳統(tǒng)銀行來說，此輪科技升級(jí)也是轉(zhuǎn)型的大好機(jī)會(huì)！

【內(nèi)容】

1、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)；

2、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法的區(qū)別與聯(lián)系；

3、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法在商業(yè)領(lǐng)域相關(guān)案例；

4、講解、分析目前商業(yè)中常用的50種算法應(yīng)用并演練。

【培訓(xùn)方式】

理論講授，案例分析，方法傳授、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、算法演練。

【培訓(xùn)大綱】

第一天上午

一、人工智能概述

1.人工智能——世紀(jì)對(duì)弈

1)AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2)AlphaGo的算法秘密

3)對(duì)弈的意義

4)AI發(fā)展的意義

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人類思維與機(jī)器思維有哪些本質(zhì)區(qū)別

2.人工智能發(fā)展概況

1)什么是智能

2)什么是人工智能 (AI)

3)AI研究的方法和途徑.

4)AI的歷史.

5)ＡI的研究特點(diǎn)

6)人工智能學(xué)科體系

3.人工智能中人文趣事

1)圖靈（Turing）

2)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、人工智能基本原理及應(yīng)用

1.人工智能基礎(chǔ)知識(shí)

1)知識(shí)表示的概念

2)知識(shí)的特性

3)知識(shí)的分類

4)知識(shí)表示的方法

實(shí)戰(zhàn)案例分析：分布式計(jì)算與人工智能的關(guān)系

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡史

2)神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型

3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征

實(shí)戰(zhàn)案例分析：物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用的三大定律

3.智能機(jī)器人——在工業(yè)4.0中的應(yīng)用

1)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)

2)服務(wù)機(jī)器人

3)工業(yè)機(jī)器人

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人工智能技術(shù)與當(dāng)前中國制造2025

第一天下午

三、人工智能相關(guān)熱點(diǎn)技術(shù)——大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)

1)大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義

2)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

3)大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系

4)大數(shù)據(jù)解決的主要問題

5)大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果

6)如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)

7)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"

實(shí)戰(zhàn)案例分析：準(zhǔn)確率高達(dá)75%的機(jī)票價(jià)格預(yù)測模型

2.機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)

1)機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)

2)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)）

3)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法

符合學(xué)派——逆向演繹算法

聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法

進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法

貝葉斯學(xué)派——推理算法

類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法

4)什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營的策略

5)算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤

6)算法三種底層邏輯：或、且、非

7)機(jī)器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測藥物有效性

8)Google在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多

9)菜鳥利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升供應(yīng)鏈效率

10)并不復(fù)雜的推薦算法成就了今日頭條

實(shí)戰(zhàn)案例分析： 你關(guān)心的新聞才是今日頭條

第二天上午

四、算法設(shè)計(jì)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用

1.互聯(lián)網(wǎng)金融

1)互聯(lián)網(wǎng)金融的涵義

2)互聯(lián)網(wǎng)金融的模式及發(fā)展現(xiàn)狀

3)BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個(gè)商業(yè)銀行

4)關(guān)鍵的不是算法，是場景

?移動(dòng)支付改變了商業(yè)銀行的用戶場景

?行聯(lián)通東航結(jié)成異業(yè)聯(lián)盟

?互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新

?互聯(lián)網(wǎng)銀行運(yùn)營

實(shí)戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)金融通過算法識(shí)別潛在用戶與風(fēng)險(xiǎn)

2.算法在金融征信風(fēng)控體系中的應(yīng)用

1)金融征信風(fēng)控體系核心模式

2)金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計(jì)步驟

3)金融征信風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)倉庫建設(shè)

4)金融征信風(fēng)控模型風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

5)信用評(píng)分算法開發(fā)流程

6)社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用

案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

3.區(qū)塊鏈算法應(yīng)用——即將改變銀行、金融行業(yè)秩序

1)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認(rèn)

2)P2P去中心化支付網(wǎng)絡(luò)

3)數(shù)字資產(chǎn)交易——哈希運(yùn)算

4)安全公鑰密鑰設(shè)計(jì)

5)比特幣分割交易

案例分析：京東運(yùn)用區(qū)塊鏈算法建立智能供應(yīng)鏈

第二天下午

五、常用經(jīng)典算法與建模設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1.算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)

1)鏈表

2)數(shù)組

3)棧

4)隊(duì)列

5)哈希表

6)堆

7)二分查找樹

2.產(chǎn)品設(shè)計(jì)十大經(jīng)典算法介紹

3.預(yù)測類算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1)決策樹邏輯算法

2)lf…Then…如果你喜歡《星球大戰(zhàn)》，那么你就會(huì)喜歡《阿凡達(dá)》

3)拉普拉斯定理

4)A/B測試算法

5)贏留輸變算法——如何在賭場玩老虎機(jī)

6)緩存清理算法——算法中的斷、舍、離

4.博弈算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1)博弈的四個(gè)維度——對(duì)手、收益、算法、數(shù)據(jù)

2)納什均衡算法

3)囚徒算法

4)智豬算法

5)銀行家與哲學(xué)家算法

6)海盜分金算法——要么三倍，要么賠光

案例分析：瑞幸咖啡營銷算法：朋友圈分享減半，積贊免費(fèi)送

5.聚類算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1)谷歌pageRank網(wǎng)頁排名算法

2)歐幾里得算法

3)K最近鄰算法

4)拜占庭將軍困境與算法

5)緊前關(guān)系算法

6)最優(yōu)停止算法——神奇的37%

六、舉一反三、無師自通創(chuàng)造屬于自己的終極算法

實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：圍繞企業(yè)自身運(yùn)營特點(diǎn)，分組練習(xí)設(shè)計(jì)以下四方面算法和模型：

1)市場與營銷類，設(shè)計(jì)精準(zhǔn)營銷、實(shí)時(shí)營銷和個(gè)性化推薦等算法模型；

2)客戶關(guān)系類，設(shè)計(jì)獲取客戶最優(yōu)算法、風(fēng)控模式、設(shè)計(jì)客戶畫像、關(guān)系鏈研究和客戶生命周期管理；

3)企業(yè)經(jīng)營類，設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程、決策、監(jiān)控和經(jīng)營分析；

4)商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

授課風(fēng)格：案例豐富、表達(dá)清晰、邏輯有力、互動(dòng)控場水平高。

品牌課程：《人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)實(shí)操應(yīng)用》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》、《傳統(tǒng)企業(yè)如何利用O2O模式轉(zhuǎn)型》、《互聯(lián)網(wǎng)思維重構(gòu)產(chǎn)業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營管理培訓(xùn)》。

王老師精彩授課瞬

王老師

【個(gè)人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級(jí)信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理

?百度智能產(chǎn)品運(yùn)營總監(jiān)

?中國移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(yè)&領(lǐng)域】

?行業(yè)：金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

?領(lǐng)域：人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓(xùn)

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉(zhuǎn)型策略》、《敏捷銀行實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應(yīng)用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號(hào)運(yùn)營》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營流程搭建》等。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉基層業(yè)務(wù)和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓(xùn)課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心，對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合，解決企業(yè)的實(shí)際問題，有獨(dú)到的見解和實(shí)踐能力。通過咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

?近年培訓(xùn)與項(xiàng)目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機(jī)構(gòu)服務(wù)案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)40人.

2019年，建設(shè)銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn)，參與人數(shù)50人。

2019年，拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2020年，華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓(xùn)，參與人數(shù)30人。

2020年，工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

?近兩年500強(qiáng)企業(yè)及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共200人以上。

2019年，廣汽集團(tuán)：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團(tuán)：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團(tuán)：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓(xùn)，參加人員200人。

2019年，中國核能集團(tuán)：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓(xùn)，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學(xué)總裁班：數(shù)字化創(chuàng)新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學(xué)EMBA總裁班：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動(dòng)分公司：人工智能與大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學(xué)總裁班：區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓(xùn)，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢，項(xiàng)目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學(xué)：區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務(wù)培訓(xùn)咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學(xué)新基建發(fā)展培訓(xùn)總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu)，是當(dāng)前國內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內(nèi)首個(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶和百萬線下商戶日常經(jīng)營的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)藍(lán)標(biāo)、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù)，此外還有公安、法院、航空、通訊、學(xué)歷、學(xué)籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究：

個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對(duì)于個(gè)人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。

-自動(dòng)收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗(yàn)證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；基于此平臺(tái)中的海量問診，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問診文本挖掘技術(shù)，也包括問診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識(shí)，為自動(dòng)化診療提供科學(xué)依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺(tái)系統(tǒng):

-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項(xiàng)目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法；在對(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過程中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù)，防范市場風(fēng)險(xiǎn)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系，完成為用戶提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)

?江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:

-項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測挖掘平臺(tái)，項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。

?中國移動(dòng)運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標(biāo)簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。

【授課風(fēng)格】

?專家型講師風(fēng)格。有相對(duì)深厚的知識(shí)底蘊(yùn)和豐富的社會(huì)閱歷，以及個(gè)人獨(dú)特的思考角度。

?講課時(shí)邏輯性非常強(qiáng)，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費(fèi)力，化技巧于無形，授課內(nèi)容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)隨手拈來，隨現(xiàn)場學(xué)員狀態(tài)靈活而變。

【服務(wù)客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲(chǔ)銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

?其他行業(yè)：清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、南京財(cái)經(jīng)、中國移動(dòng)、廣汽集團(tuán)公司、美的集團(tuán)：TCL集團(tuán)、中國核能集團(tuán)、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號(hào)店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學(xué)員評(píng)價(jià)

在工作中，汲取新知識(shí)是非常重要的，這次培訓(xùn)，學(xué)到了很多相關(guān)知識(shí)，非常實(shí)用，希望下次公司培訓(xùn)還能請(qǐng)王老師。

——中國移動(dòng)

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓(xùn)，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓(xùn)，著實(shí)大開眼界！

——招商銀行

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