《Java语言程序设计》 《Java Web程序设计》 《SSM框架开发》 《微服务架构开发》 《网页设计与制作》 《响应式Web开发》 《交互式Web开发》 《Oracle 数据库应用》 《MySQL数据库》 《Linux操作系统》
《移动应用软件开发( Android )》 《Harmony应用开发》 《华为HMS生态与应用开发》(未参加)
《计算机网络原理与应用》(未参加) 《Linux操作系统》 《JAVA语言程序设计(新)》 《大数据技术原理与应用》 《大数据系统运维》
本课程从机器学习本质上是对学习的函数进行拟合这一基本概念入手,引出逻辑回归与人工神经元之间的关联,从而为人工深度神经网络的引入做好铺垫。其主要内容包括逻辑回归模型与神经网络、梯度下降与反向传播、深度学习编程与训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络、词嵌入模型和自编码器、迁移学习、集成学习等,旨在让学生能够熟练的使用深度学习思想和技能解决实际问题。
语音信号处理课程系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法和应用。学习该课程需重点掌握语音信号处理的基础知识、语音信号处理的常用算法、语音信号分析、语音信号特征提取、语音增强、语音识别、说话人识别、语音编码、语音合成与转换、语音信号情感识别、语音隐藏以及声源定位等内容。课程以语音信号处理过程的总体框架为线索,全面阐述了语音信号处理与应用的理论模型和应用技术,既注重基本理论的系统性,又兼顾实用性和可学性,通过课程学习,在理解理论知识的同时,又能掌握常用的应用方法。本课程可作为高等院校人工智能、计算机应用、通信与电子工程、信号与信息处理等专业及学科的高年级本科生、研究生的专业基础课程,也可供该领域的科研及工程技术人员参考。
课程定位于物联网与大数据的Java基础进行设定,将物联网与大数据会使用到的Java技术全方位的罗列并讲述,前5章为Java基本语法,使学生们能快速的掌握Java语法从而进行应用。第6章到第12章为面向对象的具体理解以及应用,包含多个demo进行具体的练习,视频中对面向对的理论均进行了深入的解释,理论与实践相结合的方式进行讲解,为学生们后期对其它工具或者框架的使用种下理论的种子,其中第九章泛型中对api接口的数据解析进行了练习,使用的方式是移动端Android解析json数据常用的方式,并且方便学生编写自动化测试一些接口的功能。后3章为基本字符流、字节流、XML文档的操作,对于后期的物联网与大数据文件处理会有很大的帮助。
注:因第一阶段报名人数火爆,为让更多学员能享受课程福利,特增加了课程报名人数:每门课程限30个报名名额,每门课程报名人数达到限定人数时将不可再报名。每阶段每人限报5门课程。
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