大数据与机器智能

2017年6月12日 (一) 14:27Zhenchen讨论 | 贡献的版本

版权申明

CC BY-NC-ND

课程信息

课程课号

01510243

教学目标

  • 宏观

通过各项技术的讲授和实践,为学生理清产业发展方向,拓展对产业的认识视野。

  • 介观

学习计算机系统的基本原理,实践计算机系统-实验

  • 微观
  1. 学习大数据系统的原理与技术,在实践中运用大数据技术。
  2. 学习大数据智能的理论,了解大数据系统与机器智能的相辅相成的关系,在实践中运用机器智能技术。

教学团队

智能系统实验室

陈震 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英

助教:郑文勋 常嘉辉

教学资源

云计算工业云 iCenter-Cloud

GPU计算GPU工作站

代码托管:iCenter-GitLab

课程内容

课程准备

  • 计算机系统是完成通用信息处理的最基本单元,涉及计算机硬件与软件两部分。计算机硬件的核心是处理器,主要的计算机软件有操作系统、数据库等。

计算机系统

计算机系统-实验

分布式系统

分布式系统是由网络连接的多计算机系统,包括分布式文件系统、分布式计算、云计算等等。互联网路由转发系统就是典型的分布式系统。

分布式系统

大数据系统

  • 大数据系统是实现数据管理和数据分析用途而设计的分布式系统,是数据科学的支撑系统。

数据科学(Data Science)用于对不同领域的数据进行解析,分析与知识发现。数据科学是一种跨学科的知识体系,是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。

大数据系统实现大数据的存储、管理、处理和服务。

大数据系统

机器智能

  • 机器智能,是指计算机系统体现的智能的能力,如听说读写到搜索、推理、决策和回答问题等。同时也是指如何设计实现计算机系统和软件,使其具有智能的行为。

大数据智能

实验数据集

智能与神经科学

科技与社会

科技创新

高新技术

技术创新

技术创业

知识产权

教学管理

教学计划

教学计划

课程分组

学生分组

课程研究

课程研究

课程项目

2016年秋季-课程项目

2016年秋季-课程项目

2017年春季-课程项目

大数据-位图索引-实验


课程教材

分布式系统:

  1. M Steen, AS Tanenbaum, Distributed systems: principles and paradigms, Prentice Hall, 2007. Distributed Systems

数据挖掘:

  1. Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2014. MMDS_book

神经网络:

  1. Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. DeepLearningBook

强化学习:

  1. Richard S. Sutton, Andrew Barto, An Introduction to Reinforcement Learning, MIT Press, 1998. Intro_RL

参考资料

参考文献

参考课程

论文阅读


致谢

本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。

感谢微软公司 杨滔经理,章艳经理,刘士君工程师,闫伟工程师。

最后修改于2017年6月12日 (星期一) 14:27