作为首个直接以『人工智能』命名的专业，080717T 的专业目标，是培养适应国民经济与科技发展的需求，具备较好的科学素养、扎实的人工智能基本理论和专业知识、较强的工程实践能力，掌握智能信息化技术基础知识与方法，能够在人工智能及其相关应用领域从事新技术和新产品研发、系统设计、管理，以及解决复杂工程问题的高级工程技术人才。
人工智能专注于理解视觉，语音，语言，决策等复杂任务的核心能力，并设计机器和软件来模拟这些过程。人工智能具有悠久而丰富的历史，尽管许多工具和技术已经存在数十年（即多层感知器，卷积神经网络，强化学习），然而，高性能计算的最新进展，分布式方法的发展以及大数据产业的发展，[……]
本课程面向初次接触人工智能的学生，涵盖的主题包括：人工智能的历史，人工智能在企业及各行各业的应用，解释为何数据对训练神经网络至关重要，以及数据科学工作流程的步骤，同时向学生介绍监督学习和深度学习，并介绍当前的硬件和软件选型。同时，神经网络原理可视化解析器，是一个面向深度学习与新一代人工智能，以图形化界面用于教学目的的简单神经网络交互式演示项目，它非常强大地可视化了神经网络的训练过程。通过直观的交互式演示与实验，让教研人员与学习者高效的掌握神经网络背后的核心思想，并在短时间内对神经网络工作原理以及核心概念具备深刻的认知。通过神经网络可视化解析器，来了解神经网络的原理，通过对源数据，进行训练以达到[……]
机器学习和深度学习项目在大多数企业中变得越来越重要。同时，一个完整的项目流程包括数据整理（Data Preparation）、构建分析模型以及部署至生产环境。该流程是一个：洞察与行动的循环，此循环能不断地改进分析模型。当你打算使用机器学习或深度学习技术来构建分析模型时，一个重要的任务是集成并通过各种数据源来准备数据集，这些数据源包括比如文件、数据库、大数据存储、传感器或社交网络等等。此步骤可占整个分析项目的 80％。显然，数据整理是数据科学的核心。它包括数据清洗和特征工程。另外领域知识（Domain Knowledge）也非常重要，它有助于获得好的结果。数据整理不能完全自动化，至少在初始阶段不[……]
机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本课程基于各种机器学习主流算法实现代码，使学生更好的将算法逻辑应用至工程实践当中。课程分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了机器学习的主要方法。包括感知机、K 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。[……]
无论是人工智能，机器学习还是深度学习，其发展与壮大均得益于大数据产业的不断成熟。只有在海量数据，多来源数据，多格式数据分析框架的支撑下，机器学习与深度学习的各种算法模型，才能经过不断的训练，重复验证循环，最终得到理想的结果，而形成机器智能认知。大数据已成为人工智能的基础设施，如何实现大数据与人工智能的有机结合，已成为现今高科技互联网企业的重点探索方向。
2018 年，跨象乘云™ 与华中科技大学软件学院合作，面向数据科学与大数据技术专业，编写《数据科学与大数据技术专业系列规划教材》，经专家评审，确定列入人民邮电出版社教育出版的重点规划。同时，跨象乘云™ 配套企业级仿真工程实践系统环境，专业[……]
Spark 是当前大数据行业内的事实标准，是由 UC Berkeley AMP lab （加州大学伯克利的 AMP 实验室）开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点，但不同于 MapReduce 的是 Job 中间结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，[……]
在数据科学技术迅猛发展的今天，各行业都意识到大数据人才，算法工程师的重要性。同时，许多目前大部分机器学习，人工智能平台均需要一定的编程基础。造成许多非计算机专业的经管类，统计及数理类学生，无法施展其在算法上的竞争力，书本上学到的数据科学知识也无法在实验环境中验证。本课程配套可视编程机器学习平台，通过直观的交互式可视化编程界面，让没有编程能力的学生，同样能完成非结构化数据处理，数据挖掘，机器学习，模型分析，算法优化等操作。同时为高等院校深化数据科学与大数据技术理论教学，并培养实际动手能力的应用型人才，提供强力的支撑。
课程概要：了解并强化数据挖掘的基本概念，学习如何使用数据进行分析，实现预[……]
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python 又被称之为胶水语言，是目前『云计算』 Openstack 的标准开发语言。同时，Python 拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。本课程涵括 Python 在大数据分析领域中的五大核心应用：
特征工程也被称为特征构造，是从现有数据中构造新的特征从而训练机器学习模型的过程，同时也是传统模式识别技术的升级。机器学习算法只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的。通常，特征工程是一个冗长的人工过程，依赖于领域知识、直觉和数据操作。这个过程可能是极其枯燥的，同时最终得到的特征将会受到人的主观性和时间的限制。特征工程自动化旨在通过从数据集中自动构造候选特征，并从中选择最优特征用于训练来帮助数据科学家。
人工智能特征分析工程平台，旨在通过从数据集中自动构造候选特征，并从中选择最优特征用于训练来帮助数据科学家与人工智能工程人员，自动从现有数据中构造新的特征从而训练[……]
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习，深度学习，人工智能正变得越来越大众化。在大数据的爆发性增长背景下，当今的机器学习技术已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。
本课程，覆盖机器学习核心算法模型，为学生打下坚实的机器学习算法模型基础，通过超过 20 个实战项目，使学生从技术原理，到[……]
