（一）統計分析、數據倉庫與可視化表達
1、綜述（大數據、人工智能、數據挖掘、機器學習：這些詞的確切含義）
2、假設檢驗：“小數據”時代是怎么玩的？
3、“回歸”是數據挖掘算法嗎？
4、度量、指標與維度
5、星型模型與雪花模型
6、下鉆與上卷
7、數據倉庫的應用案例
8、圖表該怎么畫才對？

（二）大數據相關技術綜述
1、hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
2、spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎：lucene（solr）、ES
4、并發的機器學習工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

（三）存儲在hbase中的數據
1、NoSQL（key-value）
2、Hbase：安裝
3、行鍵與列簇
4、如何利用Hbase的特點存儲行業數據
5、應用程序如何訪問Hbase中的數據
6、數據遷移工具：sqoop
7、Hbase的應用場景

（四）Hive：為SQL開發者留的活路
1、Hive：安裝（單用戶與多用戶）
2、Hive：基本操作
3、Hive：與典型的關系型數據庫的區別
4、存儲業務數據時的注意點
5、如果“想慢”，你還可以這樣…（不恰當使用hive的案例介紹）
6、Hive的應用場景

（六）Spark各組件的應用
1、Hadoop最大的特點是什么？
2、Spark概述與安裝
3、Scala：你可以一直“點”下去
4、RDD：“映射”、“轉換”解決一切
5、spark-SQL
6、spark-streaming
7、spark-graphX
8、spark-MLLIB
9、應用場景

（七）機器學習-1
1、數據挖掘、知識發現與機器學習
2、工具：（早期）SPSS、SAS；
3、目前流行的工具R、Python等
4、決策樹（熵、貪心法、連續的和離散的）
5、聚類（k-means、k-medoid）
6、監督學習、無監督學習的差異
7、機器學習性能評價指標

（八）機器學習-2
1、KNN
2、關聯規則（頻繁項集、Apriori、支持度、置信度、提升度）
3、神經網絡（神經元、激勵函數、前饋神經網絡的BP算法）
4、SVM（最大間隔、核函數、多分類的支持向量機）

（九）機器學習-3
1、 “概率派”與“貝葉斯派”
2、樸素貝葉斯模型（皮馬印第安人患糖尿病風險預測）
3、極大似然估計與EM算法
4、HMM（三個基本問題：評估、解碼、學習）

（十）機器學習-4
1、遺傳算法 （交叉、選擇、變異，“同宿舍”問題）
2、無監督學習
3、集成學習（adaboost、RF）
4、強化學習

（十一）深度學習-1
1、連接主義的興衰
2、地形要更陡：改進的目標函數
3、0.9的100次方等于幾？克服梯度消散的方法（改進的激勵函數、BN）
4、利用“慣性”下山：改進的優化算法（Adagrad、RMSprop、Adam）
5、防止“大鍋飯”：dropout
6、記憶的關鍵是“合理的忘記”：weight decay

（十二）深度學習-2
1、讓AI理解圖像：典型CNN
2、各種CNN
3、讓AI理解語言：RNN與LSTM、GRU
4、左右互搏術：GAN
5、電子游戲的新玩法：DQN
 

葉梓，上海交通大學計算機專業博士畢業，高級工程師。主研方向：數據挖掘、機器學習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業的AI技術總監、資深技術專家，市級行業大數據平臺技術負責人。

長期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開展行業數據的智能化應用研發工作，牽頭多個省級、市級行業智能化信息系統的建設，主持設計并搭建多個省級、市級行業大數據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。

帶領團隊在相關行業領域研發多款人工智能創新產品，成功落地多項大數據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術優秀應用成果獎”。帶領團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數據技術標準的制定，曾獲省部級以上的科技創新一等獎。

1.      論文發表/項目經歷

在國內外期刊、會議中發表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

項目經歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人

ü  研發智能服務系統，包括：元宇宙與虛擬數字人、基于人工智能的內容生成（AIGC）、基于NLP技術的對話系統、基于深度學習的圖像識別系統、基于智能推理的行業推薦系統。

相關工作：

作為項目總負責，負責項目管理、產品研發、系統分析、技術指導、算法指導等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數據技術，建設市級信息平臺，完成試點單位接入并采集居民相關信息，實現市級平臺檔案等服務，并實現所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數據的存儲與計算的問題，搭建了存儲全市數據的云計算平臺，并在其上進行了基于大數據的分析和挖掘工作。

相關工作：

作為總工程師，負責技術管理、系統分析、云平臺數據存儲設計、數據分析與挖掘指導、開發指導。

l  上海市城市信息化領域智能聯網工程 技術經理

ü  建設內容包括：接入單位的聯網；智能卡的實現；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統；評估體系的展示設計；短信平臺的實現；違規操作的提醒；協同智能服務平臺的實現等。

相關工作：

作為技術經理負責總體架構設計、接口設計、大數據平臺設計、AI技術指導等。

3. 主攻方向

具有扎實的數據挖掘、機器學習、深度學習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術前沿動態。

精通機器學習、深度學習的理論、模型、算法、調優等；精通算法設計；

熟悉深度學習在自然語言處理、計算機視覺兩大核心領域的實用技巧；

15年以上的程序開發經驗，熟悉常用程序開發架構，獨立完成多個產品級軟件的設計與開發。

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