理论为指导，实践出真知
讲师来自亚太多领域最佳创新实践者，对整个IT行业的现状、组织、人才培养发展路径有深入的了解，而且也掌握了科学合理的知识、课程模块。坚信大家能在讲师授课中获得最直接、最有效的收益。
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北京大学博士后，第一届中国软件业十大杰出青年候选人。
专著《不是三维——软件项目的设计、开发与管理》与《消息设计与开发：分布式应用开发的核心技术》作者。
云计算数据基础设施倡导者与研究者，第十六届世界计算机大会电子商务大会数据管理分会主席，中国青年科技工作者协会第二届会员，中小企业创新基金评审专家，中国软件技术大会特邀讲师。
现从事云计算，NoSQL与大数据，企业IT架构、企业数据架构以及信息系统设计开发等方面的研究与实践工作，涉及金融、电信及政府等多个行业。
曾任空间信息领域教师，获福建省，山东省引进高级人才计划。1992年起从事软件的设计、开发与管理工作，自2002年起，在北美从事软件系统分析与设计工作近七年之久，迄今为止，共负责、参与国内外大中型软件项目20多项，历任中国大中型IT企业总工程师，技术管理部部长，事业部副总经理，BI首席架构师，软件开发总监及云计算与大数据首席架构师等职。共在国内外发表科技论文30余篇，多篇获奖，并被美国《工程索引》EI检索6篇。
通过该课程学习，能启发企业正确制定应对互联网与大数据冲击的相关战略与战术；能使企业全面、具体地学习与了解在大数据技术背景下，企业数据架构、技术架构各层面的规划设计方法与内容；能使企业对大数据技术的内在本质深入掌握，从而在本企业数据体系内对其进行正确的定位；通过本课程学习，能为企业下一步进行大数据时代新一代数据体系，乃至整个IT体系的规划建设与改造工作打下坚实的基础。
相对于其它专注于培训大数据技术的课程，本课程有如下特点：一是除了对各种大数据技术本身的原理、设计与使用方法进行全面深入的讲解以外，更重要的是对各种技术的本质与特点进行了深入的分析、比较与讨论，从而使学员对各种技术的真正适用场景能客观准确的判断；二是结合企业实际对大数据的概念进行了明确的澄清；三是结合企业应用实际，介绍了各种大数据技术具体定位与应用规划与方法。
对机器学习领域绝大多数常用算法进行讲解，包括各种经典算法以及深度学习算法，涉及监督学习、无监督学习以及增强学习和特征工程多个领域
本课程系统讲述行业解决方案生产涉及的全方位要素，包括解决方案生产的流程要素（指方案设计规划咨询的过程控制）、技术要素（方案设计的原则、各层架构推导逻辑与技术关键点，包括云计算、大数据以及互联网最新技术进展）、交付要素（方案规划设计所遵从的交付物标准）、推广要素（方案营销与推广）、实施要素（方案落地、POC、实施的机制）等层面；并且以金融、政府、制造等行业，以及云计算、大数据以及互联网架构等最新典型解决方案为示例，以加深对课程内容的理解。
课程深入讲解Tensorflow/keras人工智能开发框架的技术要点、原理、API、模型建设及使用等知识，然后通过多个实例详细详解Tensorflow/keras框架及算法在实践应用中的使用，包括感知机模型、各种CNN（LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet等）模型、RNN模型，以及生成对抗网络GANs、迁移学习、深度强化学习等。
