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个人介绍
大数据与人工智能

主讲教师：姜亦学杨忠宝

教师团队：共15位

  • 杨忠宝
  • 佘向飞
  • 顾良翠
  • 朴英花
  • 任长虹
  • 赵立英
  • 王晶莹
  • 王妍
  • 王莉莉
  • 黄亮
  • 薄海玲
  • 刘超
  • 刘向东
  • 刘杰
  • 唐明双
学校： 长春工程学院
开课院系： 牡丹江培训技术学校
课程介绍
《大数据与人工智能》课程是非计算机专业的特色类必修课程。通过本课程的学习，可以使学生理解大数据、人工智能的理念并掌握一些大数据和人工智能的技术和应用。
结合实际案例的学习以及实验操作技能、实验过程设计的基本训练，使学生掌握基本的大数据与人工智能技术有关方面知识，具有基本的大数据处理和分析的能力。
教师团队

杨忠宝

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：其他

佘向飞

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

顾良翠

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

朴英花

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

任长虹

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

赵立英

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

王晶莹

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

王妍

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

王莉莉

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

黄亮

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

薄海玲

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

刘超

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

刘向东

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

刘杰

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：计算机技术与工程学院

唐明双

职称：教师

单位：长春工程学院

部门：其他

课程评价

教学资源
课程章节资源
课程章节 | 文件类型   | 修改时间 | 大小 | 备注
1.1 大数据导论
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视频
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附件
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1.2 人工智能导论
视频
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1.4 课件视频
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1.5 第1章 讲课视频
视频
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1.7 第1章单元测试（客观题）
作业
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2020-02-25 --
1.8 第1章单元测试（主观题）
作业
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2020-02-25 --
2.1 大数据的框架
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2.2 大数据采集及预处理
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2.3 大数据存储
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2.4 大数据分析和挖掘
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2.5 大数据可视化
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2.7 课件视频
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2.8 第2章 讲课视频
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2.10 第2章单元测试（客观题）
作业
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2020-03-08 --
2.11 第2章单元测试（主观题）
作业
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2020-03-08 --
3.1 机器学习概述
视频
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3.2.1 分类
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3.2.2 聚类
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3.2.4 机器学习算法-讲课视频
视频
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3.3.1 人工神经网络（ANN）
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3.3.2 卷积神经网络（CNN）
视频
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3.3.3 循环神经网络（RNN）
视频
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视频
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3.3.4 生成对抗网络（GAN）
视频
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3.3.6 迁移学习
视频
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3.3.8 深度学习算法-讲课视频
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3.4 专家系统
视频
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3.5 课件视频
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3.6 第3章单元测试（客观题）
作业
.work
2020-03-18 --
3.7 第3章单元测试（主观题）
作业
.work
2020-03-08 --
4.1 Python语言概述
视频
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视频
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4.2 Python语言基础及输入输出
视频
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2020-04-06 26.43MB
4.3 Python语言选择结构
视频
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视频
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2022-03-15 99.33MB
4.4 Python语言循环结构
视频
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视频
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视频
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2022-03-15 16.92MB
4.5 Python语言典型数据类型
视频
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2022-03-15 25.41MB
 
视频
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视频
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视频
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视频
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2022-03-15 92.20MB
 
视频
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4.6 Python语言函数
视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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4.7 Python网络数据爬虫、可视化
视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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视频
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4.9 Python基础-讲课视频
视频
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4.10 mDesigner简介
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4.11 课件视频
视频
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4.12 第4章单元测试（客观题）
作业
.work
2020-04-06 --
4.13 第4章单元测试（主观题）
作业
.work
2020-04-06 --
4.14 第4章单元测试（主观题2）
作业
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2020-07-02 --
5.1 实验1 mDesigner
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5.2 实验2 Python网络数据爬虫、可视化
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5.3 实验3 附加实验：词云图
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6.3 作业写法及提交方法视频
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课程章节
1
大数据与人工智能概论
2
大数据处理流程
3
专家系统与机器学习
4
Python语言程序设计
5
上机实践
6
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