Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

本课程面向希望在其应用程序中理解和实施人工智能的开发人员和数据科学家。 特别关注数据分析、分布式人工智能和自然语言处理。

1. 大数据下的分布式
   1.  数据挖掘方法(训练单机型+分布式的预测: 传统机器学习算法+Mapreduce 分布式预测,)
   2. Apache Spark MLlib
2. 推荐与广告精准投放：
   1. 自然语言的部分
   2. 文本聚类，文本分类（标签），同义词
   3. 用户profile还原，标签体系
   4. 推荐算法的策略
   5. 类之间的lift, 类内的lift, 如何精准
   6. 如何构建推荐算法的闭环
3. 逻辑回归，RankingSVM,
4. 特征识别：（深度学习与图形的自动特征识别）
5. 自然语言
   1. 中文分词
   2. 主题模型(文本聚类)
   3. 文本分类
   4. 提取关键词
   5. 语义分析 sementic parser, word2vec到词向量
   6. RNN Long short-term memory (TSTM) Architecture