李海良 老師
- 所在地區(qū)： 廣東 珠海
- 主打行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)
- 擅長領(lǐng)域：互聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 智能制造 科技創(chuàng)新 信息安全
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李海良老師的內(nèi)訓(xùn)課程
第一天：人工智能基礎(chǔ)理論主題：機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1. 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1.1 機器學(xué)習(xí)的基本概念 機器學(xué)習(xí)的定義與重要性 數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別 1.2 常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景 線性回歸：用于預(yù)測連續(xù)值 邏輯回歸：用于二分類問題 決策樹與隨機森林：用于分類和回歸 支持向量機（SVM）：用于分類問題2. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作原理 激活函數(shù)：Sigmoid、ReLU、Tanh等 2.2 關(guān)鍵技術(shù) 反向傳播算法：損失函
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《軟件工程設(shè)計》課程教學(xué)大綱 總學(xué)時數(shù)： 60學(xué)時，其中：理論教學(xué) 30學(xué)時，實踐教學(xué) 30 學(xué)時 學(xué)分： 先修課程：《計算機基礎(chǔ)》，《C語言程序設(shè)計》，《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫原理及其應(yīng)用》 考核方式：考試 一、制訂大綱的依據(jù) 本大綱根據(jù)2020年計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)計劃制訂 二、課程簡介 軟件工程作為一門專業(yè)主干課，重點要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開發(fā)和維護有關(guān)的四個方面的主要內(nèi)容——過程與模型、方法與技術(shù)、工具與環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。進而通過課程實踐培養(yǎng)學(xué)生運用軟件工程基本原理解決實際問題，并從事復(fù)雜軟
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網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試培訓(xùn)大綱 ---培訓(xùn)目標(biāo)：本培訓(xùn)旨在通過五天的學(xué)習(xí)，使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試的理論知識與實踐技能。培訓(xùn)將理論與實踐相結(jié)合，確保學(xué)員能夠在理解滲透測試原理的基礎(chǔ)上，熟練運用各種工具和技術(shù)進行實際操作。通過培訓(xùn)，學(xué)員將能夠獨立完成滲透測試項目，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天：滲透測試基礎(chǔ)與理論上午- 網(wǎng)絡(luò)安全概述 - 網(wǎng)絡(luò)安全的重要性與挑戰(zhàn) - 常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊類型與防御策略- 滲透測試定義、目的與法律合規(guī)性 - 滲透測試的目的與意義 - 法律合規(guī)性與道德標(biāo)準(zhǔn)- 網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)與框架介紹 - OWASP Top 10 - NIST Cybersecuri
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業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論課程背景：一方面，隨著信息化的深入，在傳統(tǒng)IT建設(shè)方式下，企業(yè)獨立采購或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng)，在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通，難以配合業(yè)務(wù)數(shù)字化的快速發(fā)展；另一方面，云服務(wù)的出現(xiàn)，讓硬件基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略，讓IT架構(gòu)更靈活，但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺架構(gòu)作為整個企業(yè)各個業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)服務(wù)的提供方，形成一套高效可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系和數(shù)據(jù)服務(wù)能力，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和資產(chǎn)服務(wù)化。疫情后的2022年是數(shù)據(jù)中臺爆發(fā)的元年，接下來的“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”則是將已經(jīng)成為資產(chǎn)的數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料融入業(yè)務(wù)價值的創(chuàng)造過程，使之持續(xù)產(chǎn)生價值。本課程的重點將在數(shù)
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深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)課程大綱 第一天：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與框架概述上午：深度學(xué)習(xí)入門 深度學(xué)習(xí)歷史與基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)：感知機、多層前饋網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)與損失函數(shù)介紹反向傳播算法原理深度學(xué)習(xí)框架重要性 為什么需要深度學(xué)習(xí)框架主流深度學(xué)習(xí)框架概覽（TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet等）框架選擇考量因素下午：TensorFlow框架基礎(chǔ) TensorFlow簡介與安裝計算圖與會話（TensorFlow 1.x）TensorFlow 2.x簡介：Eager Execution模式Tensor與Variable基本概念PyTorch框架基礎(chǔ) PyTorch簡介與安裝動態(tài)圖機制與
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課程大綱：BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經(jīng)驗一、課程介紹（30分鐘）1. 課程目標(biāo)與期望2. 自然語言處理（NLP）概述3. BERT與Transformer在NLP中的地位與應(yīng)用二、自然語言處理基礎(chǔ)（1小時）1. NLP定義與任務(wù)分類 2. 文本表示：從詞袋模型到詞嵌入3. 序列模型：RNN、LSTM與GRU三、Transformer模型原理（1.5小時）1. Transformer模型簡介2. 自注意力機制（Self-Attention） - 注意力機制概述 - 自注意力機制的計算過程 - 多頭自注意力（Multi-Head Attention）3.