幻灯片算法原理讲解 - 结合实际应用举例和和业界趋势分析 - 主流技术方案、能力和发展方向

业务流程的需求分析、业务建模与管理是项目的基础，业务的分析也许是项目中最困难、最关键、最容易出错和最需要沟通的一个环节，它的模糊性、不确定性、变化性和主观性的特点，使项目管理更具复杂性。如果不能有效分析出业务需求，项目计划将会一再调整，交付日期一再拖延，项目团队人员的士气必将越来越低落，这将直接导致项目成本增加、质量下降及项目交付日期延迟。因此，设计了本课程，帮助企业快速获取到企业需要实现的真正业务需求分析，确保项目成功。

结合讲师5年来一线工作经验，打造千万级用户所需要的Android开发框架，以使用快速迭代的节奏和上百人的团队协作。每一个知识点的总结，都是讲师在踩过坑之后，血和泪的经验教训，十分有参考借鉴的意义

在本课程中，学员们掌握DevOps、自动化运维基础理论，了解运维知识技术体系，运维团队组建，版本管理、持续集成、自动化测试、自动发布、自动化运维的工作流程及工具实现。可以帮助企业迅速构建基于DevOps框架的IT生产系统，并标准化整个软件开发生命周期，构建一出一套低成本，高可控，强健的IT生产流水线。从而达到优化系统结构，降低运维成本，提高开发速度，使企业不再为开发、测试、运维而浪费宝贵的精力和时间，能真正的聚集核心业务。

针对思维内部的设备信息、应用信息的门户Web Site的UI设计遇到的美化问题，设计此课程，UI界面美包含两个部分：无修饰的美与修饰的美，无修饰的美是指界面的布局编排的美，而修饰的美是指界面的颜色、图标图像、图形所带来的美，本课程针对UI界面的布局编排的美进行规划，让学习者快速掌握Web界面布局编排设计的方法与技巧，通过大量的实践来理解课程中的知识体系。

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本课程的授课内容全部源于web安全测试建设的最佳实践总结与探索。在培训方法上，通过课堂讲授（演示和案例培训相结合）、实际操作等形式，将web安全测试的方法原理与实践工具、测试用例相结合，达到持续提升企业安全测试能力的目的。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究和开发用于模拟、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。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

「大数据」(Big Data)是继大型计算机、个人计算机、网络与社群媒体等四波信息科技浪潮之后最被看好的第五波科技新浪潮，通过对大量数据分析后，将可获致数据的关连性，进而运用于预测商业趋势、行销研究、金融财务、疾病研究等等领域。

幻灯片算法讲解,结合代码分析,剖析算法原理；实际应用举例和和业界趋势分析；成熟开源框架介绍和实例(Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, TensorFlow,)。 内容分四大部分：DNN 入门和基本模型；模型评估、调参和优化；卷积神经网络 CNN原理和实践；循环神经网络RNN原理和实践。 完成课程后，学员能够了解深度学习的流程步骤；理解用深度学习方法解决实际问题的方法和思路；掌握基础深度学习的算法和实现方法，并应用于多种项目中。