济南大数据系统培训班

核心课程技术架构

深度神经网络开发体系

课程模块重点解析TensorFlow框架在不同网络架构中的实现差异，通过对比ResNet与Inception Net的模型结构，帮助学员掌握卷积神经网络的优化策略。在循环神经网络部分，结合自然语言处理场景详解LSTM单元的时间序列处理机制。

核心实验项目：

• 基于CIFAR-10数据集的图像分类模型构建
• 中文新闻文本分类的RNN实现
• 商品评论情感分析的Word2Vec应用

智能推荐系统开发

本模块整合协同过滤与内容推荐技术，通过电影评分数据集实现混合推荐模型。重点讲解如何在Spark环境下处理千万级用户行为数据，并演示A/B测试在推荐效果评估中的具体应用。

技术实现路径：

1. 用户画像构建与特征工程处理
2. 基于ALS算法的矩阵分解实现
3. 实时推荐服务的API封装

分布式计算实战

在交通流量预测项目中，采用Spark Streaming处理实时数据流，结合Kafka消息队列实现数据的缓冲与分发。通过对比单机与集群环境下的计算效率，直观展示分布式架构的性能优势。

性能优化要点：

• RDD持久化策略选择
• Shuffle过程优化技巧
• 内存管理参数调优