【原】Interview：人工智能崗位面試—人工智能崗位求職之人工智能算法工程師知識(shí)框架及課程大綱(多種維度)

處女座的程序猿 2021-09-28

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Interview：人工智能崗位面試—人工智能崗位求職之人工智能算法工程師知識(shí)框架及課程大綱(多種維度)

零、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

一、AI基礎(chǔ) —高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)

微積分

求導(dǎo)
梯度
偏微分
積分

統(tǒng)計(jì)學(xué)-概率論

推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論的基本概念
高斯分布
貝葉斯公式
最小二乘法
線性回歸
邏輯回歸

線性代數(shù)

向量
向量空間
向量投影
矩陣運(yùn)算
特征值分解
SVD分解

1.數(shù)據(jù)分析	a.?常數(shù)e b.?導(dǎo)數(shù) c.?梯度 d.?Taylor e.?gini系數(shù) f.?信息熵與組合數(shù) g.?梯度下降 h.?牛頓法
2.概率論	a.?微積分與逼近論 b.?極限、微分、積分基本概念 c.?利用逼近的思想理解微分，利用積分的方式理解概率 d.?概率論基礎(chǔ) e.?古典模型 f.?常見概率分布 g.?大數(shù)定理和中心極限定理 h.?協(xié)方差(矩陣)和相關(guān)系數(shù) i.?最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)
3.線性代數(shù)及矩陣	a.?線性空間及線性變換 b.?矩陣的基本概念 c.?狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣 d.?特征向量 e.?矩陣的相關(guān)乘法 f.?矩陣的QR分解 g.?對(duì)稱矩陣、正交矩陣、正定矩陣 h.?矩陣的SVD分解 i.?矩陣的求導(dǎo) j.?矩陣映射/投影
4.?凸優(yōu)化	a.?凸優(yōu)化基本概念 b.?凸集 c.?凸函數(shù) d.?凸優(yōu)化問題標(biāo)準(zhǔn)形式 e.?凸優(yōu)化之Lagerange對(duì)偶化 f.?凸優(yōu)化之牛頓法、梯度下降法求解

二、算法編程學(xué)習(xí)

1.?容器	a.?列表:list b.?元組:tuple c.?字典:?dict d.?數(shù)組:?Array e.?切片 f.?列表推導(dǎo)式 g.?淺拷貝和深拷貝
2.?函數(shù)	a.?lambda表達(dá)式 b.?遞歸函數(shù)及尾遞歸優(yōu)化 c.?常用內(nèi)置函數(shù)/高階函數(shù) d.?項(xiàng)目案例：約瑟夫環(huán)問題
3.?常用庫(kù)	a.?時(shí)間庫(kù) b.?并發(fā)庫(kù) c.?科學(xué)計(jì)算庫(kù) d.?Matplotlib可視化繪圖庫(kù) e.?鎖和線程 f.?多線程編程

三、ML算法講解

1、算法理論

1.機(jī)器學(xué)習(xí)概述	機(jī)器學(xué)習(xí)概述
2.?特征工程	a.?特征抽取 b.?特征轉(zhuǎn)換 c.?特征選擇 d.?降維 f.?NLP特征工程
3.回歸算法	a.?Linear?Regression算法 b.?Lasso?Regression算法 c.?Ridge?Regression/Classifier算法 d.?Elastic?Net算法 e.?Logistic算法 f.?K-鄰近算法(KNN)
4.決策樹、隨機(jī)森林和提升算法	a.?決策樹算法:?ID3、C4.5、CART b.?決策樹優(yōu)化 c.?Bagging和Boosting算法 d.?隨機(jī)森林 e.?Adaboost算法 f.?GBDT算法 g.?XGBoost h.?LightGBM
5.SVM	a.?線性可分支持向量機(jī) b.?核函數(shù)理解 c.?SMO算法 d.?SVM回歸SVR和分類SVC
6.聚類算法	a.?各種相似度度量介紹及相關(guān)關(guān)系 b.?K-means算法 c.?K-means算法優(yōu)缺點(diǎn)及變種算法 d.?密度聚類 e.?層級(jí)聚類 f.?譜聚類
7.EM算法	a.?最大似然估計(jì) b.?EM算法原理講解 c.?多元高斯分布的EM實(shí)現(xiàn) d.?主題模型pLSA及EM算法
8.貝葉斯算法	a.?樸素貝葉斯 b.?條件概率表達(dá)形式 c.?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)形式
9.隱馬爾科夫模型	a.?概率計(jì)算問題 b.?前向/后向算法 c.?HMM的參數(shù)學(xué)習(xí) d.?高斯混合模型HMM
10.LDA主題模型	a.?LDA主題模型概述 b.?共軛先驗(yàn)分布 c.?Dirichlet分布 d.?Laplace平滑 e.?Gibbs采樣詳解 f.?LDA與word2Vec效果比較

2、應(yīng)用案例

項(xiàng)目一：職位畫像

???使用python爬蟲scrapy框架，對(duì)于智聯(lián)招聘職位進(jìn)行抓取，處理下一頁(yè)機(jī)制，抓取職位名稱、公司名稱、公司地點(diǎn)等職位數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)通過Pipeline管道對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中，并將數(shù)據(jù)數(shù)值化，形成多表關(guān)聯(lián)，后期使用Echarts可視化前端圖表，完成數(shù)據(jù)炫酷展示。

項(xiàng)目二：豆瓣TOP250抓取

???抓取豆瓣電影TOP250，得到電影名、電影介紹、評(píng)分、評(píng)論人數(shù)、經(jīng)典的話等信息，后期為了防止爬蟲被豆瓣Ban掉，增加了一些隨機(jī)延遲、偽裝瀏覽器請(qǐng)求頭，瀏覽器代理等，最終數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Mongodb。

四、AI實(shí)戰(zhàn)之學(xué)以致用— ML學(xué)習(xí)項(xiàng)目初級(jí)

項(xiàng)目一：百度音樂系統(tǒng)文件分類

???音樂推薦系統(tǒng)就是利用音樂網(wǎng)站上的音樂信息，向用戶提供音樂信息或者建議，幫助用戶決定應(yīng)該聽什么歌曲。而個(gè)人化推薦則是基于音樂信息及用戶的興趣特征、聽歌歷史行為，向用戶推薦用戶可能會(huì)感興趣的音樂或者歌手。推薦算法主要分為以下幾種：基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、基于效用推薦、基于知識(shí)推薦等；推薦系統(tǒng)常用于各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，比如音樂、電商、旅游、金融等。

項(xiàng)目二：千萬級(jí)P2P金融系統(tǒng)反欺詐模型訓(xùn)練

???目前比較火的互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，實(shí)質(zhì)是小額信貸，小額信貸風(fēng)險(xiǎn)管理，本質(zhì)上是事前對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)把控，盡可能預(yù)測(cè)和防范可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。本項(xiàng)目應(yīng)用GBDT、Randomforest等機(jī)器學(xué)習(xí)算法做信貸反欺詐模型，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)用戶進(jìn)行模型化綜合度量，確定一個(gè)合理的風(fēng)險(xiǎn)范圍，使風(fēng)險(xiǎn)和盈利達(dá)到一個(gè)平衡的狀態(tài)。

五、AI實(shí)戰(zhàn)之學(xué)以致用—DL學(xué)習(xí)項(xiàng)目中級(jí)

1.?Tensorflow基本應(yīng)用	a.?Tensorflow安裝 b.?Tensorflow基本概念 c.?Tensorflow基本函數(shù) d.?Tensorflow執(zhí)行流程 e.?Tensorflow之上的工具庫(kù):Keras f.?項(xiàng)目案例：基于Tensorflow實(shí)現(xiàn)回歸算法
2.?深度學(xué)習(xí)概述	????深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，同時(shí)深度學(xué)習(xí)也帶來了機(jī)器學(xué)習(xí)的許多實(shí)際應(yīng)用，拓展了AI的使用領(lǐng)域，本階段主要從TensorFlow、深度學(xué)習(xí)概述、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)、等方面講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法以及深度學(xué)習(xí)框架的使用。
3.?感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.?RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
7.?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
8.?生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN、WGAN、EBGAN、DCGAN等)

六、AI提升 — 推薦算法及數(shù)據(jù)挖掘

1.推薦算法概述
2.推薦算法算法理論介紹(協(xié)同過濾、基于內(nèi)存的推薦、基于知識(shí)的推薦等)
3.數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法(關(guān)聯(lián)規(guī)則、Aprior算法)
4.項(xiàng)目案例：百度云音樂推薦、隱因子模型推薦系統(tǒng)開發(fā)

????隨著現(xiàn)代電商的深入人心，基于用戶行為(瀏覽、收藏、購(gòu)物)分析尤為重要。而數(shù)據(jù)挖掘就是識(shí)別出巨量數(shù)據(jù)中有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。本階段主要從基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾、SVD、基于知識(shí)的推薦以及混合推薦算法等講解，并結(jié)合音樂推薦、隱因子模型推薦等項(xiàng)目讓大家有更深入的學(xué)習(xí)了解。

七、AI進(jìn)階—項(xiàng)目應(yīng)用

項(xiàng)目一：公安系統(tǒng)人臉識(shí)別、圖像識(shí)別	???使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè)的核心技術(shù)圖像類別識(shí)別的操作，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！識(shí)別上千種人靚，返回層次化結(jié)構(gòu)的每個(gè)人的標(biāo)簽。
項(xiàng)目二：公安系統(tǒng)圖像檢索	???本項(xiàng)目基于卷積神經(jīng)網(wǎng)在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)出對(duì)應(yīng)的『二值檢索向量』，對(duì)全部圖先做了一個(gè)分桶操作，每次檢索的時(shí)候只取本桶和臨近桶的圖片作比對(duì)，而不是在全域做比對(duì)，使用這樣的方式提高檢索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并完成模型訓(xùn)練以及驗(yàn)證。
項(xiàng)目三：今日頭條CTR廣告點(diǎn)擊量預(yù)估	???點(diǎn)擊率預(yù)估是廣告技術(shù)的核心算法之一，它是很多廣告算法工程師喜愛的戰(zhàn)場(chǎng)。廣告的價(jià)值就在于宣傳效果,點(diǎn)擊率是其中最直接的考核方式之一,點(diǎn)擊率越大,證明廣告的潛在客戶越多,價(jià)值就越大,因此才會(huì)出現(xiàn)了刷點(diǎn)擊率的工具和技術(shù)。通過對(duì)于點(diǎn)擊量的評(píng)估，完成對(duì)于潛在用戶的價(jià)值挖掘。
項(xiàng)目四：序列分析系統(tǒng)	???時(shí)間序列分析(Time?Series?Analysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法，主要基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律以便用于解決實(shí)際問題。主要包括自相關(guān)分析等一般的統(tǒng)計(jì)分析方法，構(gòu)建模型從而進(jìn)行業(yè)務(wù)推斷。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析是假定數(shù)據(jù)序列具有獨(dú)立性，而時(shí)間序列分析則側(cè)重于研究數(shù)據(jù)樣本序列之間的依賴關(guān)系。時(shí)間序列預(yù)測(cè)一般反應(yīng)了三種實(shí)際變化規(guī)律：趨勢(shì)變化、周期性變化和隨機(jī)性變化。時(shí)間序列預(yù)測(cè)常應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)宏觀控制、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、市場(chǎng)潛力量預(yù)測(cè)、天氣預(yù)報(bào)、水文預(yù)報(bào)等方面，是應(yīng)用于金融行業(yè)的一種核心算法之一。
項(xiàng)目五：京東聊天機(jī)器人/智能客服	???聊天機(jī)器人/智能客服是一個(gè)用來模擬人類對(duì)話或者聊天的一個(gè)系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等NLP相關(guān)算法構(gòu)建出問題和答案之間的匹配模型，然后可以將其應(yīng)用到客服等需要在線服務(wù)的行業(yè)領(lǐng)域中，聊天機(jī)器人可以降低公司客服成本，還能夠提高客戶的體驗(yàn)友好性。在一個(gè)完整的聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)過程中，主要包含了一些核心技術(shù)，包括但不限于：爬蟲技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、NLP領(lǐng)域相關(guān)算法。通過實(shí)現(xiàn)一個(gè)聊天機(jī)器人可以幫助我們隊(duì)AI整體知識(shí)的一個(gè)掌握。
項(xiàng)目六：機(jī)器人寫詩(shī)歌	???機(jī)器人寫詩(shī)歌/小說是一種基于NLP自然語言相關(guān)技術(shù)的一種應(yīng)用，在實(shí)現(xiàn)過程中可以基于機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法或者深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法來進(jìn)行小說/詩(shī)歌構(gòu)建過程。人工智能的一個(gè)終極目標(biāo)就是讓機(jī)器人能夠像人類一樣理解文字，并運(yùn)用文字進(jìn)行創(chuàng)作，而這個(gè)目標(biāo)大致上主要分為兩個(gè)部分，也就是自然語言理解和自然語言生成，其中現(xiàn)階段的主要自然語言生成的運(yùn)用，自然語言生成主要有兩種不同的方式，分別為基于規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)，基于規(guī)則是指首先了解詞性及語法等規(guī)則，再依據(jù)這樣的規(guī)則寫出文章；而基于統(tǒng)計(jì)的本質(zhì)是根據(jù)先前的字句和統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，進(jìn)而判斷下一個(gè)子的生成，例如馬爾科夫模型就是一種常用的基于統(tǒng)計(jì)的方法。
項(xiàng)目七：機(jī)器翻譯系統(tǒng)	???機(jī)器翻譯又稱自動(dòng)翻譯，是指利用計(jì)算機(jī)將一種自然語言轉(zhuǎn)換為另外一種自然語言的過程，機(jī)器翻譯是人工智能的終極目標(biāo)之一，具有很高的研究?jī)r(jià)值，同時(shí)機(jī)器翻譯也具有比較重要的實(shí)用價(jià)值，機(jī)器翻譯技術(shù)在促進(jìn)政治、經(jīng)濟(jì)、文化交流等方面起到了越來越重要的作用；機(jī)器翻譯主要分為以下三個(gè)過程：原文分析、原文譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成；機(jī)器翻譯的方式有很多種，但是隨著深度學(xué)習(xí)研究取得比較大的進(jìn)展，基于人工網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯也逐漸興起，特別是基于長(zhǎng)短時(shí)記憶(LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RDD)的應(yīng)用，為機(jī)器翻譯添了一把火。
項(xiàng)目八：垃圾郵件過濾系統(tǒng)	???郵件主要可以分為有效郵件和垃圾郵件兩大類，有效郵件指的郵件接收者有意義的郵件，而垃圾郵件轉(zhuǎn)指那些沒有任何意義的郵件，其內(nèi)容主要包含賺錢信息、成人廣告、商業(yè)或者個(gè)人網(wǎng)站廣告、電子雜志等，其中垃圾郵件又可以發(fā)為良性垃圾郵件和惡性垃圾郵件，良性垃圾郵件指的就是對(duì)收件人影響不大的信息郵件，而惡性垃圾郵件指具有破壞性的電子郵件，比如包含病毒、木馬等惡意程序的郵件。垃圾郵件過濾主要使用使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)算法，比如貝葉斯算法、CNN等，識(shí)別出所接收到的郵件中那些是垃圾郵件。
項(xiàng)目九：手工數(shù)字識(shí)別	???人認(rèn)知世界的開始就是從認(rèn)識(shí)數(shù)字開始的，深度學(xué)習(xí)也一樣，數(shù)字識(shí)別是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的切入口，是一個(gè)非常經(jīng)典的原型問題，通過對(duì)手寫數(shù)字識(shí)別功能的實(shí)現(xiàn)，可以幫助我們后續(xù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用。選取手寫數(shù)字識(shí)別的主要原因是手寫數(shù)字具有一定的挑戰(zhàn)性，要求對(duì)編程能力及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思維能力有一定的要求，但同時(shí)手寫數(shù)字問題的復(fù)雜度不高，不需要大量的運(yùn)算，而且手寫數(shù)字也可以作為其它技術(shù)的一個(gè)基礎(chǔ)，所以以手寫數(shù)字識(shí)別為基礎(chǔ)，貫穿始終，從而理解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用知識(shí)。
項(xiàng)目十：癌癥篩選檢測(cè)	???技術(shù)可以改變癌癥患者的命運(yùn)嗎，對(duì)于患有乳腺癌患者來說，復(fù)發(fā)還是痊愈影響這患者的生命，那么怎么來預(yù)測(cè)患者的患病結(jié)果呢，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助我們解決這一難題，本項(xiàng)目應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)logistic回歸模型，來預(yù)測(cè)乳腺癌患者復(fù)發(fā)還是正常，有效的預(yù)測(cè)出醫(yī)學(xué)難題。
項(xiàng)目十一：葡萄酒質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)	???隨著信息科技的快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)中的經(jīng)典算法在葡萄酒產(chǎn)業(yè)中得到了廣泛的研究與應(yīng)用。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特點(diǎn)是運(yùn)用了人工智能技術(shù),在大量的樣本集訓(xùn)練和學(xué)習(xí)后可以自動(dòng)地找出運(yùn)算所需要的參數(shù)和模型。
項(xiàng)目十二：淘寶網(wǎng)購(gòu)物籃分析推薦算法	???購(gòu)物籃分析(Market?Basket?Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一個(gè)反應(yīng)，是通過對(duì)購(gòu)物籃中的商品信息進(jìn)行分析研究，得出顧客的購(gòu)買行為，主要目的是找出什么樣的物品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在一起，也就是那些商品之間是有很大的關(guān)聯(lián)性的。通過購(gòu)物籃分析挖掘出來的信息可以用于指導(dǎo)交叉銷售、追加銷售、商品促銷、顧客忠誠(chéng)度管理、庫(kù)存管理和折扣計(jì)劃等業(yè)務(wù)；購(gòu)物籃分析的最常用應(yīng)用場(chǎng)景是電商行業(yè)，但除此之外，該算法還被應(yīng)用于信用卡商城、電信與金融服務(wù)業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)以及醫(yī)療行業(yè)等。
項(xiàng)目十三：手工實(shí)現(xiàn)梯度下降回歸算法	???梯度下降法（英語：Gradient?descent）是一個(gè)一階最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。?要使用梯度下降法找到一個(gè)函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當(dāng)前點(diǎn)對(duì)應(yīng)梯度（或者是近似梯度）的反方向的規(guī)定步長(zhǎng)距離點(diǎn)進(jìn)行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進(jìn)行搜索，則會(huì)接近函數(shù)的局部極大值點(diǎn)；這個(gè)過程則被稱為梯度上升法。
項(xiàng)目十四：基于TensorFlow實(shí)現(xiàn)回歸算法	???回歸算法是業(yè)界比較常用的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過應(yīng)用于各種不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，是一種成熟而穩(wěn)定的算法種類；TensorFlow是一種常用于深度學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的算法工具；隨著深度學(xué)習(xí)熱度的高漲，TensorFlow的使用也會(huì)越來越多，從而使用TensorFlow來實(shí)現(xiàn)一個(gè)不存在的算法，會(huì)加深對(duì)TensorFlow的理解和使用；基于TensorFlow的回歸算法的實(shí)現(xiàn)有助于后續(xù)的TensorFlow框架的理解和應(yīng)用，并可以促進(jìn)深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)的掌握。

八、AI進(jìn)階—分布式搜索引擎開發(fā)

1.課程介紹
2.初識(shí)ElasticSearch
3.ES安裝部署
4.插件安裝Head
5.插件安裝ik
6.ES中文搜索演示
7.Marvel和Kibana安裝
8.ES一些相關(guān)概念
9.ES請(qǐng)求格式和返回
10.ES索引操作
11.ES的文檔新增和修改
12.ES查詢演示
13.ES查詢補(bǔ)充和刪除
14.多索引和多類別
15.分頁(yè)和routing介紹
16.ES工作流程
17.Java客戶端和創(chuàng)建連接
18.Index操作
19.數(shù)據(jù)的增、刪、改
20.數(shù)據(jù)的查詢
21.spring環(huán)境集成
22.spring篇操作index
23.Spring操作CRUD01
24.Spring操作CRUD02
25.常見索引操作
26.索引的Mapping操作
27.mapping引入01
28.mapping引入02
29.mapping之properties根對(duì)象
30.mapping數(shù)據(jù)類型之string類型
31.mapping其他基本數(shù)據(jù)類型
32.mapping數(shù)據(jù)類型之Object類型
33.mapping元數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)映射
34.mapping動(dòng)態(tài)模板
35.倒排索引概念
36.ES的動(dòng)態(tài)索引原理
37.ES動(dòng)態(tài)索引的問題和解決原理
38.初識(shí)DSL
39.DSL高級(jí)特性
40.結(jié)構(gòu)化查詢之基本查詢
41.結(jié)構(gòu)化查詢之復(fù)合查詢
42.全文檢索第一講
43.全文檢索第二講
44.嵌套類型查詢
45.嵌套類型查詢
46.DSL之Java操作
47.全文檢索之Java操作
48.聚合查詢之Java操作
49.DSL之Spring操作
50.高級(jí)檢索之Spring操作
51.ES項(xiàng)目引用和熱搜詞功能實(shí)現(xiàn)
52.實(shí)現(xiàn)思路介紹以及簡(jiǎn)要實(shí)現(xiàn)

???聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、搜索引擎等等這些概念，如今可謂炙手可熱，本課程就是以公司項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，為大家?guī)硎忻嫔媳容^流行的分布式搜索引擎之一的ElasicSearch，深入淺出的帶領(lǐng)大家了解并掌握該技術(shù)的綜合應(yīng)用，從而為大家添加一份競(jìng)爭(zhēng)的資本。
???本課程旨在帶領(lǐng)大家進(jìn)入搜索引擎領(lǐng)域，從無到有，深入淺出的講解了什么是搜索引擎，搜索引擎的作用以及ElasticSearch在實(shí)際工作中的作用等。

九、AI進(jìn)階—企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

1.基于Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)教程	1.Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程簡(jiǎn)介 2.Python快速入門 3.Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy 4.Python數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas 5.Python可視化庫(kù)Matplotlib 6.回歸算法 7.模型評(píng)估 8.K近鄰算法 9.決策樹與隨機(jī)森林算法 10.支持向量機(jī)? 11.貝葉斯算法 12.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13.Adaboost算法 14.SVD與推薦 15.聚類算法 16.案例實(shí)戰(zhàn)：使用Python庫(kù)分析處理Kobe?Bryan職業(yè)生涯數(shù)據(jù) 17.案例實(shí)戰(zhàn)：信用卡欺詐行為檢測(cè) 18.案例實(shí)戰(zhàn)：泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè) 19.案例實(shí)戰(zhàn)：鳶尾花數(shù)據(jù)集分析 20.案例實(shí)戰(zhàn)：級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 21.案例實(shí)戰(zhàn)：員工離職預(yù)測(cè) 22.案例實(shí)戰(zhàn)：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫字體識(shí)別 23.案例實(shí)戰(zhàn)：主成分分析 24.案例實(shí)戰(zhàn)：基于NLP的股價(jià)預(yù)測(cè)? 25.案例實(shí)戰(zhàn)：借貸公司數(shù)據(jù)分析
2.人工智能與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)	1.深度學(xué)習(xí)概述與挑戰(zhàn) 2.圖像分類基本原理門 3.深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn) 4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播原理 5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu) 6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn)圖像分類任務(wù) 7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 8.卷積參數(shù)詳解 9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn) 10.經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析? 11.分類與回歸任務(wù) 12.三代物體檢測(cè)算法分析 13.數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 14.TransferLearning 15.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì) 16.深度學(xué)習(xí)框架Caffe網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)配置 17.Caffe 18.深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)人臉檢測(cè) 19.人臉正負(fù)樣本數(shù)據(jù)源制作 20.人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)配置習(xí)模型 21.人臉檢測(cè)代碼實(shí)戰(zhàn) 22.人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 23.人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位網(wǎng)絡(luò)模型 24.人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位構(gòu)建級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 25.人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位測(cè)試效果與分析? 26.Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn) 27.Tensorflow構(gòu)建回歸模型 28.Tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 29.Tensorflow深度學(xué)習(xí)模型 30.Tensorflow打造RNN網(wǎng)絡(luò)模型 31.Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證識(shí)別 32.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換 33.QLearning算法原理 34.DQN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 35.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)DQN網(wǎng)絡(luò)讓AI自己玩游戲 36.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等
3.【項(xiàng)目直播】AI大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)電影智能推薦（第一季）	一、教務(wù)管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)介紹 ?1.教務(wù)管理系統(tǒng)框架講解 ?2.系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯介紹二、大數(shù)據(jù)需求分析 ?1.明確數(shù)據(jù)需求 ?2.大數(shù)據(jù)分析過程 ?3.分析難點(diǎn)和解決方案 ?4.大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)選型三、構(gòu)建分布式大數(shù)據(jù)框架 ?1.Hadoop分布式集群配置 ?2.ZooKeeper高可用 ?3.SQOOP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移 ?4.ETL數(shù)據(jù)清洗 ?5.HIVE數(shù)據(jù)分析 ?6.HBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 四、基于教務(wù)管理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析 ?1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)設(shè)定 ?2.操作MapReduce分而治之 ?3.使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)整合抽離 ?4.使用HBase存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)話數(shù)據(jù) 五、大數(shù)據(jù)可視化 ?1.可視化技術(shù)選型 ?2.Echarts代碼展示炫酷視圖 ?3.使用Tableau進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示
4.電商大數(shù)據(jù)情感分析與AI推斷實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（第一季）	一、實(shí)踐項(xiàng)目研發(fā) ?1)?開發(fā)環(huán)境的安裝配置 ?2)?表與數(shù)據(jù) ?3)?LARAVEL的快速開發(fā)實(shí)踐 ?4)?批量創(chuàng)建模型 ?5)?萬能控制器與表配置 ?6)?統(tǒng)一視圖的創(chuàng)建二、數(shù)據(jù)分析需求設(shè)立 ?1)?定義數(shù)據(jù)需求 ?2)?分析計(jì)算過程 ?3)?分析難點(diǎn)和解決方案 ?4)?大數(shù)據(jù)技術(shù)選型三、大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建 ?1)?分布式環(huán)境的模擬建立 ?2)?網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的調(diào)通 ?3)?身份驗(yàn)證與集群控制 ?4)?Hadoop環(huán)境搭建和要點(diǎn)說明 ?5)?MapReduce與Yarn的搭建和說明四、大數(shù)據(jù)分析腳本編寫 ?1)?MapReduce腳本編寫 ?2)?拆解數(shù)據(jù)需求 ?3)?Map邏輯詳寫 ?4)?Reduce邏輯詳寫 ?5)?結(jié)果整理與輸出五、結(jié)果可視化 ?1)?可視化需求和技術(shù)選型 ?2)?展示頁(yè)面的快速鋪設(shè) ?3)?可視化JS上手 ?4)?使用可視化JS展示結(jié)果
5.AI法律咨詢大數(shù)據(jù)分析與服務(wù)智能推薦實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目(第一季)	一、系統(tǒng)業(yè)務(wù)介紹 ?1.底層業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)框架講解 ?2.功能模塊講解二、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) ?1.總體架構(gòu)分析 ?2.數(shù)據(jù)流向 ?3.各技術(shù)選型承載作用 ?4.部署方案三、詳盡實(shí)現(xiàn) ?1.?原始數(shù)據(jù)處理 ?2.?ETL數(shù)據(jù)導(dǎo)入 ?3.?MR數(shù)據(jù)計(jì)算 ?4.?Hive數(shù)據(jù)分析四、數(shù)據(jù)可視化 ?1.采用Highcharts插件展示客戶偏好曲線圖 ?2.使用Tableau進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可視化展示五、項(xiàng)目?jī)?yōu)化 ?1.?ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA ?2.?集群監(jiān)控的整體聯(lián)調(diào)
6.AI大數(shù)據(jù)基站定位智能推薦商圈分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（第一季）	第一階段：分析系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯講解（1）大數(shù)據(jù)基站定位智能推薦商圈分析系統(tǒng)介紹（2）數(shù)據(jù)前期清晰和數(shù)據(jù)分析目標(biāo)指標(biāo)的設(shè)定等第二階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲(chǔ) （1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) （2）hive的基本語法（3）hive的架構(gòu)及設(shè)計(jì)原理（4）hive安裝部署與案例等（5）Sqoop安裝及使用（6）Sqoop與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互等（7）動(dòng)手實(shí)踐第三階段：Hbase理論及實(shí)戰(zhàn) （1）Hbase簡(jiǎn)介、安裝及配置（2）Hbase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)模型（3）Hbase?Shell （4）Hbase?訪問接口（5）Hbase數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)方法等（6）動(dòng)手實(shí)踐（數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)與備份）第四階段：基站數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)推斷（1）背景與分析推斷目標(biāo) （2）分析方法與過程推斷 ??????1)數(shù)據(jù)抽取 ??????2)數(shù)據(jù)探索分析 ??????3)數(shù)據(jù)預(yù)處理（3）動(dòng)手實(shí)踐（分析既定指標(biāo)數(shù)據(jù)）第五階段：數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果的展示（大數(shù)據(jù)可視化）（1）使用Tableau展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果（2）使用HighCharts、ECharts展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果

十、AI進(jìn)階—獲取認(rèn)證

課程一、云計(jì)算?-?網(wǎng)站建設(shè)：部署與發(fā)布	????阿里云網(wǎng)站建設(shè)認(rèn)證課程教你如何掌握將一個(gè)本地已經(jīng)設(shè)計(jì)好的靜態(tài)網(wǎng)站發(fā)布到Internet公共互聯(lián)網(wǎng)，綁定域名，完成工信部的ICP備案。
課程二、云計(jì)算?-?網(wǎng)站建設(shè)：簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)網(wǎng)站搭建	????阿里云簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)網(wǎng)站搭建課程教你掌握如何快速搭建一個(gè)WordPress動(dòng)態(tài)網(wǎng)站，并會(huì)對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行個(gè)性化定制，以滿足不同的場(chǎng)景需求。
課程三、云計(jì)算?-?云服務(wù)器管理維護(hù)	????阿里云服務(wù)器運(yùn)維管理課程教你掌握快速開通一臺(tái)云服務(wù)器，并通過管理控制臺(tái)方便地進(jìn)行服務(wù)器的管理、服務(wù)器配置的變更和升級(jí)、數(shù)據(jù)的備份，并保證其可以正常運(yùn)轉(zhuǎn)并按業(yè)務(wù)需求隨時(shí)進(jìn)行配置的變更。
課程四、云計(jì)算?-?云數(shù)據(jù)庫(kù)管理與數(shù)據(jù)遷移	????阿里云云數(shù)據(jù)庫(kù)管理與數(shù)據(jù)遷移認(rèn)證課程掌握云數(shù)據(jù)庫(kù)的概念，如何在云端創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、將自建數(shù)據(jù)庫(kù)遷移至云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL版、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，以及云數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的常用操作。
課程五、云計(jì)算?-?云存儲(chǔ)：對(duì)象存儲(chǔ)管理與安全	????阿里云云儲(chǔ)存認(rèn)證課程教你掌握安全、高可靠的云存儲(chǔ)的使用，以及在云端存儲(chǔ)下載文件，處理圖片，以及如何保護(hù)數(shù)據(jù)的安全。
課程六、云計(jì)算?-?超大流量網(wǎng)站的負(fù)載均衡	????掌握如何為網(wǎng)站實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，以輕松應(yīng)對(duì)超大流量和高負(fù)載。
課程七、大數(shù)據(jù)?-?MOOC網(wǎng)站日志分析	????本課程可以幫助學(xué)員掌握如何收集用戶訪問日志，如何對(duì)訪問日志進(jìn)行分析，如何利用大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如何以圖表化的形式展示分析后的數(shù)據(jù)。
課程八、大數(shù)據(jù)?-?搭建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)	????模擬電商場(chǎng)景，搭建企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，用來分析商品數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)以及用戶行為等。
課程九、大數(shù)據(jù)?-?基于LBS的熱點(diǎn)店鋪搜索	????本課程可以幫助學(xué)員掌握如何在分布式計(jì)算框架下開發(fā)一個(gè)類似于手機(jī)地圖查找周邊熱點(diǎn)（POI）的功能，掌握GeoHash編碼原理，以及在地理位置中的應(yīng)用，并能將其應(yīng)用在其他基于LBS的定位場(chǎng)景中。課程中完整的演示了整個(gè)開發(fā)步驟，學(xué)員在學(xué)完此課程之后，掌握其原理，可以在各種分布式計(jì)算框架下完成此功能的開發(fā)，比如MapReduce、Spark。
課程十、大數(shù)據(jù)?-?基于機(jī)器學(xué)習(xí)PAI實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷	????本課程通過一個(gè)簡(jiǎn)單案例了解、掌握企業(yè)營(yíng)銷中常見的、也是必需的精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)處理過程，了解機(jī)器學(xué)習(xí)PAI的具體應(yīng)用，指導(dǎo)學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)時(shí)代營(yíng)銷的利器---通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷。
課程十一、大數(shù)據(jù)?-?基于機(jī)器學(xué)習(xí)的客戶流失預(yù)警分析	????本課程講解了客戶流失的分析方法、流程，同時(shí)詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的分類算法、集成學(xué)習(xí)模型等通用技能，并使用阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI實(shí)現(xiàn)流失預(yù)警分析?？梢詭椭髽I(yè)快速、準(zhǔn)確識(shí)別流失客戶，輔助制定策略進(jìn)行客戶關(guān)懷，達(dá)到挽留客戶的目的。
課程十二、大數(shù)據(jù)?-?使用DataV制作實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)可視化大屏	????幫助非專業(yè)工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業(yè)水準(zhǔn)的實(shí)時(shí)可視化數(shù)據(jù)大屏，以滿足業(yè)務(wù)展示、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多種業(yè)務(wù)的展示需求。
課程十三、大數(shù)據(jù)?-?使用MaxCompute進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量核查	????通過本案例，學(xué)員可了解影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的類型，掌握通過MaxCompute（DateIDE）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的方法，最終獨(dú)立解決常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需求。
課程十四、大數(shù)據(jù)?-?使用Quick?BI制作圖形化報(bào)表	????阿里云Quick?BI制作圖形化報(bào)表認(rèn)證課程教你掌握將電商運(yùn)營(yíng)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表化展現(xiàn)，掌握通過Quick?BI將數(shù)據(jù)制作成各種圖形化報(bào)表的方法，同時(shí)還將掌握搭建企業(yè)級(jí)報(bào)表門戶的方法。
課程十五、大數(shù)據(jù)?-?使用時(shí)間序列分解模型預(yù)測(cè)商品銷量	????使用時(shí)間序列分解模型預(yù)測(cè)商品銷量教你掌握商品銷量預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列分解以及熟悉相關(guān)產(chǎn)品的操作演示和項(xiàng)目介紹。
課程十六、云安全?-?云平臺(tái)使用安全	????阿里云云平臺(tái)使用安全認(rèn)證課程教你了解由傳統(tǒng)IT到云計(jì)算架構(gòu)的變遷過程、當(dāng)前信息安全的現(xiàn)狀和形勢(shì)，以及在云計(jì)算時(shí)代不同系統(tǒng)架構(gòu)中應(yīng)該從哪些方面利用云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)使用安全風(fēng)險(xiǎn)快速降低90%。
課程十七、云安全?-?云上服務(wù)器安全	????阿里云云上服務(wù)器安全認(rèn)證課程教你了解在互聯(lián)網(wǎng)上提供計(jì)算功能的服務(wù)器主要面臨哪些安全風(fēng)險(xiǎn)，并針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)提供了切實(shí)可行的、免費(fèi)的防護(hù)方案。
課程十八、云安全?-?云上網(wǎng)絡(luò)安全	????了解網(wǎng)絡(luò)安全的原理和解決辦法，以及應(yīng)對(duì)DDoS攻擊的方法和防護(hù)措施，確保云上網(wǎng)絡(luò)的安全。
課程十九、云安全?-?云上數(shù)據(jù)安全	????了解云上數(shù)據(jù)的安全隱患，掌握數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)傳輸安全的解決方法。
課程二十、云安全?-?云上應(yīng)用安全	????了解常見的應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)，SQL注入原理及防護(hù)，網(wǎng)站防篡改的解決方案等，確保云上應(yīng)用的安全。
課程二十一、云安全?-?云上安全管理	????了解云上的安全監(jiān)控方法，學(xué)會(huì)使用監(jiān)控大屏來監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn)，并能夠自定義報(bào)警規(guī)則，確保隨時(shí)掌握云上應(yīng)用的安全情況。

十一、IT高級(jí)開發(fā)者職場(chǎng)生存規(guī)則 — 職業(yè)素養(yǎng)

.團(tuán)隊(duì)協(xié)作
2.心態(tài)管理
3.目標(biāo)管理
4.時(shí)間管理
5.學(xué)習(xí)管理
6.溝通能力
7.項(xiàng)目管理

????本課程主要為廣大畢業(yè)生或者工作經(jīng)驗(yàn)較少的學(xué)員而設(shè)立，主要是為了在職業(yè)素養(yǎng)方面給大家提供輔導(dǎo)，為更加順利走向職場(chǎng)而提供幫助。
為什么有些同學(xué)在技能方面過關(guān)，卻還是給予別人一種書生氣的感覺？
為什么簡(jiǎn)歷已經(jīng)通過了，卻還是沒有通過HR的面試？
為什么入職后，與同事的溝通總是存在問題?
為什么每天的時(shí)間都不夠用，無法兼顧生活學(xué)習(xí)和工作?
為什么學(xué)習(xí)一段時(shí)間后，對(duì)工作對(duì)職場(chǎng)沒有方向感?
為什么遇到事情，別人總是能夠保持良好心態(tài)游刃有余，而我總是問題百出？
COT課程正是引領(lǐng)大家一起來探索其中的奧秘和方法，讓大家一起在學(xué)習(xí)過程中不斷深思和進(jìn)步，讓大家的職場(chǎng)路越走越順暢！