工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓(xùn)
課程特色
從德國(guó)的工業(yè)4.0、美國(guó)的智能制造戰(zhàn)略到英國(guó)的高價(jià)值戰(zhàn)略,工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為主要工業(yè)國(guó)家搶占國(guó)際制造業(yè)的制高點(diǎn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)和戰(zhàn)略焦點(diǎn),意在推動(dòng)制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化。通過(guò)流程集成、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字化等軟件技術(shù),采集工廠各階段的數(shù)據(jù),連接設(shè)備、整合供應(yīng)鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)各種資源,進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造、銷售,并實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析,因此云計(jì)算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能是工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),成為工業(yè)革命亦變革的技術(shù)力量。
云計(jì)算是利用分布式系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)把超大規(guī)模規(guī)模服務(wù)器集群整合起來(lái),為用戶提供靈活與快速的資源分配和任務(wù)調(diào)度能力。這里的超大規(guī)模、資源整合、靈活與快速都體現(xiàn)著云計(jì)算應(yīng)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)爆炸所帶來(lái)的問題的能力。云計(jì)算最為核心的兩大技術(shù)就是虛擬化、云計(jì)算管理平臺(tái),這兩大技術(shù)實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理;并且通過(guò)云計(jì)算管理平臺(tái)為用戶提供虛擬機(jī)租賃服務(wù)等。
接下來(lái)的課程為大家呈現(xiàn)云計(jì)算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心技術(shù),為企業(yè)的IT戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。
講師簡(jiǎn)介
尹老師簡(jiǎn)介:
多年從事大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn),資深軟件架構(gòu)師,數(shù)學(xué)博士,北航移動(dòng)云計(jì)算碩士,Cloudera大數(shù)據(jù)認(rèn)證(圖1),項(xiàng)目管理師(PMP)認(rèn)證(圖2),移動(dòng)云計(jì)算專家,職稱高級(jí)工程師,主要研究方向包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷、電子商務(wù)、項(xiàng)目管理等;曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),IBM、華為等知名大型企業(yè),現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu),負(fù)責(zé)PaaS平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)。
IT從業(yè)近二十年,秉承理論與實(shí)踐相結(jié)合,在學(xué)習(xí)中實(shí)踐,在實(shí)踐中學(xué)習(xí),積累了豐富的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),并且樂于將自己的經(jīng)驗(yàn)分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦,發(fā)現(xiàn)并集成整合社會(huì)資源,為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價(jià)值,達(dá)到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國(guó)內(nèi)知名企業(yè)提供培訓(xùn)與咨詢,包含阿里集團(tuán)、華為、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、中石油、中石化、中國(guó)電網(wǎng)、中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國(guó)際等。擁有大數(shù)據(jù)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。曾主導(dǎo)過(guò)多個(gè)私有云、公有云建設(shè)項(xiàng)目,早些年也主導(dǎo)過(guò)ERP、CMS等軟件項(xiàng)目,積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),這些項(xiàng)目中包含多個(gè)數(shù)百萬(wàn)、上千萬(wàn)的大型項(xiàng)目。項(xiàng)目經(jīng)歷:貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項(xiàng)目、廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算項(xiàng)目評(píng)審委員、中石油大數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目,電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個(gè)項(xiàng)目。
尹老師在工作中研究新技術(shù)、新框架、及時(shí)更新知識(shí)體系,并長(zhǎng)期堅(jiān)持編寫架構(gòu)核心代碼。在技術(shù)平臺(tái)方面,善于Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用與運(yùn)維。深入理解Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等大數(shù)據(jù)技術(shù)和開源框架理論。對(duì)于云計(jì)算體系有深刻認(rèn)識(shí),及獨(dú)到的見解,如OpenStack的技術(shù)架構(gòu)、安裝部署、運(yùn)維等。在移動(dòng)云計(jì)算方面,善于設(shè)計(jì)與建設(shè)云計(jì)算體系;也善于移動(dòng)云計(jì)算相關(guān)的咨詢與培訓(xùn)。在項(xiàng)目管理方面,善于使用敏捷項(xiàng)目管理方法,把客戶的需求變更作為常態(tài),作為軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)的一部分,減少需求變更帶來(lái)的返工;善于捕捉、挖掘、分析客戶需求,為用戶提供滿意的產(chǎn)品。
在人工智能方面,尹老師潛心研究人工智能技術(shù)多年,從事大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能研發(fā)工作,積累了豐富的工作經(jīng)驗(yàn)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),并帶領(lǐng)公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境,為公司創(chuàng)造價(jià)值,為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。尹老師領(lǐng)導(dǎo)過(guò)的人工智能相關(guān)項(xiàng)目,包括智能語(yǔ)音識(shí)別、智能IVR、智能聊天機(jī)器人、智能精準(zhǔn)推薦、智能物流、智能化產(chǎn)業(yè)鏈管理等項(xiàng)目。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展以及各行業(yè)的深入應(yīng)用,尹老師將多年人工智能方面的工作經(jīng)驗(yàn)積累,與多家知名企業(yè)合作,將人工智能技術(shù)應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)、多個(gè)領(lǐng)域,包括金融行業(yè)、電信行業(yè)、能源行業(yè)等,積累了豐富的人工智能實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
圖1. 大數(shù)據(jù)行業(yè)公認(rèn)的Cloudera認(rèn)證
圖2. 含金量較高的PMP認(rèn)證
講師經(jīng)驗(yàn)
1、 阿里巴巴集團(tuán)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)咨詢師
2、 華為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)咨詢師、特聘講師
3、 百度云計(jì)算、大數(shù)據(jù)咨詢師及講師
4、 中國(guó)移動(dòng)多省大數(shù)據(jù)、云計(jì)算特聘講師
5、 中國(guó)移動(dòng)多省Docker特聘講師
6、 中國(guó)聯(lián)通總部大數(shù)據(jù)、云計(jì)算特聘講師
7、 中國(guó)電信多省大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、虛擬化特約講師
8、 中國(guó)人民銀行大數(shù)據(jù)特聘講師
9、 中國(guó)工商銀行大數(shù)據(jù)講師
10、 中國(guó)銀聯(lián)大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘特聘講師
11、 中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)講師
12、 浦發(fā)銀行大數(shù)據(jù)講師
13、 花旗銀行大數(shù)據(jù)講師
14、 招商銀行大數(shù)據(jù)講師
15、 平安銀行大數(shù)據(jù)講師
16、 民生銀行云計(jì)算特聘講師
17、 中國(guó)航天三院大數(shù)據(jù)咨詢師
18、 中國(guó)石油大數(shù)據(jù)、云計(jì)算特聘講師
19、 中國(guó)石化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算特聘講師
20、 中國(guó)電力科學(xué)研究院流計(jì)算特聘講師
21、 西安電信十所大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)講師
22、 RedHat(中國(guó))大數(shù)據(jù)咨詢師
23、 中電28所大數(shù)據(jù)、容器技術(shù)特聘講師
24、 北京中電普華大數(shù)據(jù)特聘講師
25、 中國(guó)石油東方地球物理公司大數(shù)據(jù)咨詢師
26、 當(dāng)當(dāng)網(wǎng)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)咨詢師
27、 北航特聘企業(yè)特聘講師
28、 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
29、 對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
30、 桂林電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
31、 阿爾卡特-朗訊(Alcatel-Lucent)虛擬化與OpenStack培訓(xùn)特約講師
32、 中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算數(shù)據(jù)中心建設(shè)項(xiàng)目
33、 廣東發(fā)展信用卡精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
34、 廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
35、 電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
36、 中航國(guó)際大綜貿(mào)易云計(jì)算規(guī)劃項(xiàng)目咨詢、培訓(xùn)講師
37、 北京民生軟件SaaS平臺(tái)研發(fā)咨詢師
38、 北京立達(dá)資本項(xiàng)目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
39、 曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等項(xiàng)目經(jīng)理
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
1、 PaaS平臺(tái)首席架構(gòu)師
2、 貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項(xiàng)目
3、 廣東發(fā)展信用卡智能精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
4、 廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
5、 中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算項(xiàng)目評(píng)審委員、培訓(xùn)講師
6、 中石油大數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目,項(xiàng)目經(jīng)理
7、 電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
8、 智能物流、智能供應(yīng)鏈管理項(xiàng)目
9、 中航國(guó)際大綜貿(mào)易云計(jì)算規(guī)劃項(xiàng)目咨詢、培訓(xùn)講師
10、 北京民生軟件SaaS平臺(tái)研發(fā)咨詢師
11、 北京立達(dá)資本項(xiàng)目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
12、 曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個(gè)項(xiàng)目的項(xiàng)目經(jīng)理
培訓(xùn)目標(biāo)
1、 使學(xué)員掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等基本概念與思想;
2、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等發(fā)展現(xiàn)狀與將來(lái)發(fā)展趨勢(shì);
3、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等企業(yè)實(shí)施路線、戰(zhàn)略規(guī)劃;
培訓(xùn)對(duì)象
1、 對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等感興趣的朋友;
2、 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等從業(yè)者;
3、 系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員;
4、 適合大型企業(yè)中高層管理人員;
培訓(xùn)方式
以課堂講解、演示、案例分析為主,輔以互動(dòng)研討、現(xiàn)場(chǎng)答疑、學(xué)以致用。
課程安排
課程時(shí)間:2天
課程內(nèi)容:
時(shí)間 | 內(nèi)容 | 備注 |
第一天 | 第1個(gè)主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造概述(介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的提出背景、發(fā)展趨勢(shì))(120分鐘)
第2個(gè)主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)(工業(yè)大數(shù)據(jù))(120分鐘)
第3個(gè)主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)(深入剖析、系統(tǒng)論述工業(yè)大數(shù)據(jù))(60分鐘)
第4個(gè)主題: 智能制造剖析(深入剖析智能制造)(60分鐘)
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時(shí)間 | 內(nèi)容 | 備注 |
第二天 | 第5個(gè)主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術(shù)(介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術(shù))(90分鐘)
第6個(gè)主題: 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)及現(xiàn)狀(深入剖析大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)及現(xiàn)狀,讓學(xué)員系統(tǒng)性的了解大數(shù)據(jù))(90分鐘) 1、 大數(shù)據(jù)興起的背景 2、 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史 3、 大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 4、 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì) 5、 什么是大數(shù)據(jù) 6、 大數(shù)據(jù)的特征 7、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀 8、 去IOE 9、 大數(shù)據(jù)時(shí)代的思路 10、 思維變革 11、 大數(shù)據(jù)思維方式剖析 12、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用障礙分析 13、 企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施路線圖 14、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分析 15、 大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈體系介紹 16、 大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì) 17、 大數(shù)據(jù)的核心技術(shù),海量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)計(jì)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、領(lǐng)域知識(shí)、應(yīng)用創(chuàng)新 18、 大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)體系Hadoop、Spark、Storm 19、 大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù) 20、 大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算技術(shù) 21、 大數(shù)據(jù)分布式挖掘算法 22、 大數(shù)據(jù)規(guī)劃實(shí)施路線圖 23、 實(shí)例分享:如何做大數(shù)據(jù)才能成功?如何做是失敗的? 24、 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算之間的關(guān)系剖析 25、 大數(shù)據(jù)與虛擬化之間的關(guān)系剖析 26、 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)商剖析 27、 大數(shù)據(jù)與成本投入的關(guān)系剖析 28、 大數(shù)據(jù)商業(yè)洞察案例 29、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例:馬云預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)案例剖析 30、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例:京東倉(cāng)儲(chǔ)選址及庫(kù)存預(yù)測(cè) 31、 大數(shù)據(jù)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)分享 32、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用案例:阿里大數(shù)據(jù)、Google大數(shù)據(jù) 33、 互動(dòng)問答 第7個(gè)主題: 云計(jì)算技術(shù)(深入剖析云計(jì)算技術(shù)智能制造)(90分鐘)
第8個(gè)主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件架構(gòu)技術(shù)(深入剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件技術(shù)架構(gòu))(90分鐘)
第9個(gè)主題: 人工智能(AI)概述(介紹人工智能(AI)的基礎(chǔ)知識(shí)、概念、發(fā)展歷史以及將來(lái)趨勢(shì))(90分鐘) 1、 案例研討:AlphaGo的基本原理,李世石與AlphaGo的對(duì)局分析 2、 人工智能(AI)時(shí)代 3、 人工智能提出的背景 4、 什么是人工智能 5、 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
7、 人工智能未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè) 8、 人工智能發(fā)展的最終目標(biāo) 9、 弱人工智能 10、 強(qiáng)人工智能 11、 機(jī)器學(xué)習(xí) 12、 深度學(xué)習(xí) 13、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 14、 人工智能應(yīng)用
16、 人工智能歷史和算法概述 17、 人工智能誕生標(biāo)志:達(dá)特茅斯會(huì)議 18、 致力于使用概率方法AI 19、 符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人 20、 人工智能簡(jiǎn)史
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