幻燈片算(suàn)法原理(lǐ)講解 - 結合實際應用舉例和(hé)和(hé)業(yè)界趨勢分析 - 主流技(jì)術方案、能力和(hé)發展方向

業(yè)務流程的(de)需求分析、業(yè)務建模與管理(lǐ)是項目的(de)基礎，業(yè)務的(de)分析也許是項目中最困難、最關鍵、最容易出錯(cuò)和(hé)最需要溝通(tōng)的(de)一個(gè)環節，它的(de)模糊性、不确定性、變化(huà)性和(hé)主觀性的(de)特點，使項目管理(lǐ)更具複雜(zá)性。如果不能有(yǒu)效分析出業(yè)務需求，項目計(jì)劃将會一再調整，交付日(rì)期一再拖延，項目團隊人(rén)員(yuán)的(de)士氣必将越來(lái)越低(dī)落，這(zhè)将直接導緻項目成本增加、質量下(xià)降及項目交付日(rì)期延遲。因此，設計(jì)了本課程，幫助企業(yè)快速獲取到企業(yè)需要實現(xiàn)的(de)真正業(yè)務需求分析，确保項目成功。

結合講師(shī)5年(nián)來(lái)一線工(gōng)作(zuò)經驗，打造千萬級用戶所需要的(de)Android開(kāi)發框架，以使用快速叠代的(de)節奏和(hé)上(shàng)百人(rén)的(de)團隊協作(zuò)。每一個(gè)知識點的(de)總結，都(dōu)是講師(shī)在踩過坑之後，血和(hé)淚的(de)經驗教訓，十分有(yǒu)參考借鑒的(de)意義

在本課程中，學員(yuán)們掌握DevOps、自(zì)動化(huà)運維基礎理(lǐ)論，了解運維知識技(jì)術體(tǐ)系，運維團隊組建，版本管理(lǐ)、持續集成、自(zì)動化(huà)測試、自(zì)動發布、自(zì)動化(huà)運維的(de)工(gōng)作(zuò)流程及工(gōng)具實現(xiàn)。可以幫助企業(yè)迅速構建基于DevOps框架的(de)IT生(shēng)産系統，并标準化(huà)整個(gè)軟件(jiàn)開(kāi)發生(shēng)命周期，構建一出一套低(dī)成本，高(gāo)可控，強健的(de)IT生(shēng)産流水(shuǐ)線。從(cóng)而達到優化(huà)系統結構，降低(dī)運維成本，提高(gāo)開(kāi)發速度，使企業(yè)不再為(wèi)開(kāi)發、測試、運維而浪費(fèi)寶貴的(de)精力和(hé)時(shí)間(jiān)，能真正的(de)聚集核心業(yè)務。

針對(duì)思維內(nèi)部的(de)設備信息、應用信息的(de)門戶Web Site的(de)UI設計(jì)遇到的(de)美(měi)化(huà)問(wèn)題，設計(jì)此課程，UI界面美(měi)包含兩個(gè)部分：無修飾的(de)美(měi)與修飾的(de)美(měi)，無修飾的(de)美(měi)是指界面的(de)布局編排的(de)美(měi)，而修飾的(de)美(měi)是指界面的(de)顔色、圖标圖像、圖形所帶來(lái)的(de)美(měi)，本課程針對(duì)UI界面的(de)布局編排的(de)美(měi)進行規劃，讓學習(xí)者快速掌握Web界面布局編排設計(jì)的(de)方法與技(jì)巧，通(tōng)過大量的(de)實踐來(lái)理(lǐ)解課程中的(de)知識體(tǐ)系。

在本課程中，學員(yuán)們掌握DevOps、自(zì)動化(huà)運維基礎理(lǐ)論，了解運維知識技(jì)術體(tǐ)系，運維團隊組建，版本管理(lǐ)、持續集成、自(zì)動化(huà)測試、自(zì)動發布、自(zì)動化(huà)運維的(de)工(gōng)作(zuò)流程及工(gōng)具實現(xiàn)。可以幫助企業(yè)迅速構建基于DevOps框架的(de)IT生(shēng)産系統，并标準化(huà)整個(gè)軟件(jiàn)開(kāi)發生(shēng)命周期，構建一出一套低(dī)成本，高(gāo)可控，強健的(de)IT生(shēng)産流水(shuǐ)線。從(cóng)而達到優化(huà)系統結構，降低(dī)運維成本，提高(gāo)開(kāi)發速度，使企業(yè)不再為(wèi)開(kāi)發、測試、運維而浪費(fèi)寶貴的(de)精力和(hé)時(shí)間(jiān)，能真正的(de)聚集核心業(yè)務。

本課程的(de)授課內(nèi)容全部源于web安全測試建設的(de)最佳實踐總結與探索。在培訓方法上(shàng)，通(tōng)過課堂講授（演示和(hé)案例培訓相(xiàng)結合）、實際操作(zuò)等形式，将web安全測試的(de)方法原理(lǐ)與實踐工(gōng)具、測試用例相(xiàng)結合，達到持續提升企業(yè)安全測試能力的(de)目的(de)。

人(rén)工(gōng)智能（Artificial Intelligence），英文(wén)縮寫為(wèi)AI。它是研究和(hé)開(kāi)發用于模拟、延伸和(hé)擴展人(rén)的(de)智能的(de)理(lǐ)論、方法、技(jì)術及應用系統的(de)一門新的(de)技(jì)術科(kē)學。是對(duì)人(rén)的(de)意識、思維的(de)信息過程的(de)模拟。人(rén)工(gōng)智能不是人(rén)的(de)智能，但(dàn)能像人(rén)那(nà)樣思考、也可能超過人(rén)的(de)智能。

「大數據」(Big Data)是繼大型計(jì)算(suàn)機(jī)、個(gè)人(rén)計(jì)算(suàn)機(jī)、網絡與社群媒體(tǐ)等四波信息科(kē)技(jì)浪潮之後最被看(kàn)好(hǎo)的(de)第五波科(kē)技(jì)新浪潮，通(tōng)過對(duì)大量數據分析後，将可獲緻數據的(de)關連性，進而運用于預測商業(yè)趨勢、行銷研究、金(jīn)融财務、疾病研究等等領域。

幻燈片算(suàn)法講解,結合代碼分析,剖析算(suàn)法原理(lǐ)；實際應用舉例和(hé)和(hé)業(yè)界趨勢分析；成熟開(kāi)源框架介紹和(hé)實例(Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, TensorFlow,)。 內(nèi)容分四大部分：DNN 入門和(hé)基本模型；模型評估、調參和(hé)優化(huà)；卷積神經網絡 CNN原理(lǐ)和(hé)實踐；循環神經網絡RNN原理(lǐ)和(hé)實踐。 完成課程後，學員(yuán)能夠了解深度學習(xí)的(de)流程步驟；理(lǐ)解用深度學習(xí)方法解決實際問(wèn)題的(de)方法和(hé)思路(lù)；掌握基礎深度學習(xí)的(de)算(suàn)法和(hé)實現(xiàn)方法，并應用于多種項目中。