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刘晖:工业互联网

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 17007

面议联系老师

适用对象

产品营销员 商务应用人员 项目运营人员 项目规划人员 应用调研人员 监理人员 集成工程师 平台运营工程师 技术支持工程师

课程介绍

1.1培训背景

发展工业互联网是一种全球性的产业竞争,是新一轮产业革命的战略。工业互联网时代才刚刚开启,无论是技术还是产业应用,都有巨大的发展空间,研究和应用工业互联网的企业或机构可以在现有的网络、计算、通信、制造信息化等方面发挥创造力,丰富其中的技术内涵和应用模式,为新的互联网时代的工业进步探索更有效率的发展途径。

1.2培训目标

       本课程对工业互联网的发展方向、系统架构、关键技术、典型案例等进行深入研究,旨在能够与致力于工业互联网发展的各界人士分享在研究和应用中的体会,提供技术交流和发展模式探讨的渠道。

从解决客户实际问题出发,该人才培养方案的从三个角度做出了创新:

1. 内容深度上的创新,将工业互联网行业最具思想和实践经验的专家所知、所获与所思传递给更多的行业应用需求者。帮助大家建立物联网系统框架知识、解决困扰已久的知识盲区,快速了解清楚工业互联网的现状与趋势,理清物联网各层次的技术特点和应用挑战,更好的完成物联网市场的挖掘与应用创新。

2. 内容广度上的创新,帮助系统集成商、产品技术供应商等行业人士快速了解国内外物联网产业现状、掌握物联网新技术、新产品和以及行业发展趋势,使其成长为优秀的物联网集成商,产品技术供应商,一起更加高效的推动物联网应用项目落地。

3. 从形式上,除了常规理论讲授与实际操作以外,我们还引入结合客户实际需求进行小组研讨、专家评审的方式,将人才培养进一步落到实处,最大能力帮助客户提升能力,助力战略转型。

1.3方案设计思路

       这是一次非常有价值的培训课程,帮助行业伙伴提升行业认知水平,解答疑惑,或许是课程的最大意义所在。

课程1:工业互联网的关键技术及应用-1天

【课程时长】

1天(6小时/天)

【课程简介】

         工业互联网时代才刚刚开启,无论是技术还是产业应用,都有巨大的发展空间,研究和应用工业互联网的企业或机构可以在现有的网络、计算、通信、制造信息化等方面发挥创造力,丰富其中的技术内涵和应用模式,为新的互联网时代的工业进步探索更有效率的发展途径。

【课程收益】

通过课程学习,可以全面了解工业互联网和其包括的关键技术。

通过课程学习,可以对工业互联网及其相关的云计算、物联网、大数据技术都会有一个清晰的了解,可以着手实施工业互联网。

【课程特点】

         定义了工业互联网的体系架构,描述了工业互联网的关键技术,介绍了目前国内外几种比较成功的工业互联网平台,指出了工业互联网发展的几大问题和应用前景。结合应用实例描述了应用工业互联网的关键技术和实施步骤。课程首先介绍了互联网的发展历史。将互联网的发展分为研究互联网、大众互联网、工业互联网三个历史阶段,描述了这三个阶段的特点,阐述了工业互联网时代对人类生活方式的影响。作者提出了工业互联网的体系架构模型,通过对工业互联网的感官系统、神经系统、大脑平台、四肢工具的描述,详细介绍了工业互联网体系架构的几个重要组成部分。详细描述了工业互联网的四大关键技术:万物感知技术、信息传输技术、平台构造技术、数据分析技术。通过深入浅出的叙述,使得非工程专业背景的读者也可以了解工业互联网关键技术的具体内容。介绍了目前国内外比较成功的几大工业互联网平台的性能特点,比较了其各自的优劣。指出了工业互联网发展所存在的问题,提出了实施工业互联网的步骤,对工业互联网发展前景进行了详细讨论。

【课程对象】

产品营销员

商务应用人员

项目运营人员

项目规划人员

应用调研人员

监理人员

集成工程师

平台运营工程师

技术支持工程师

软件/硬件/网络管理工程师

【学员基础】

    具有2-3年IT部门工作经验。

【课程大纲】(1天*6小时)

时间

内容

案例实践与练习

Day1

上午

工业互联网基础知识及关键技术

第一章  概述

1.1 工业互联网的发展与影响

1.2 工业互联网的内涵与特征

1.3 工业互联网发展现状

第二章  工业互联网总体技术

2.1 工业互联网技术体系

2.2 工业互联网体系架构

2.3 工业互联网标准体系

2.4 工业互联网产业模式

第三章  工业互联网基础技术

3.1 物联网技术

3.2 网络通信技术

3.3 云计算技术

3.4 工业大数据技术

3.5 信息安全技术

第四章  工业互联网应用技术
4.1 网络化协同制造技术

4.2 智能制造技术

4.3 云制造技术

第五章  工业互联网与CPS、智能制造的关系

5.1 信息物理系统CPS

5.2 CPS是工业互联网的重要使能

5.3 智能制造是工业互联网的关键应用 

案例练习:通过实例更深刻理解工业互联网。

研讨:工业互联网的特征及关键技术运用

 

Day1

下午

工业物联网的解决方案、平台分析

运营商如何面对工业互联网(特别定制主题)

第六章  工业互联网应用解决方案
6.1 基于云平台的智能云工厂解决方案 

6.2 面向行业应用的行业云解决方案 

6.3 面向区域应用的工业云解决方案

第七章 国内外主流工业互联网平台分析

7.1 国外主流工业互联网平台

7.2 国内主流工业互联网平台

第八章  航天云网

8.1 INDICS总体架构

8.2 核心关键技术

8.3 核心产品

8.4 产品服务体系

8.5 应用情况


第九章  工业互联网应用案例

9.1 企业应用案例

9.2 行业应用案例

9.3 工业云应用案例

 

第十章  工业互联网展望

10.1 工业互联网技术体系不断完善

10.2 工业互联网不断推动产业变革

 

案例研讨:

通过案例分析物联网工业互联网的体系架构、关键技术及各自特征

本课程中《运营商面对工业互联网又有何为》这个专题是特意为此次培训定制设计的

课程2:工业互联网的标准体系、系统架构与组成-刘晖老师-1天

【课程时长】

1天(6小时/天)

【课程简介】

数字世界与机器世界的更深层次融合有可能对全球产业带来深刻的变革,并对日常生活的方方面面产生影响。今天,我们处于有望改变商业方式和全球工业机械互动的风口浪尖。在这种趋势下,有种种的迹象表明,工业互联网时代即将来临。工业革命所带来的变革已经终结?

未来工业的创新和生产力将如何发展?

工业互联网为何能在当今实现?

工业互联网的基本架构是什么?

工业互联网究竟能够在多大程度上提高生产力?

工业互联网可以推动新一波的生产力大爆发,推动经济增长和收入增长。收益究竟有多大?

工业互联网的机会有多大?

实现工业互联网需要哪些关键的动力、催化剂和支持条件?

在21世纪的今天,工业互联网将再次改变我们的世界。本书将特别强调将工业革命的成果及其带来的机器、机组和物理网络,与近期的互联网的成果——智能设备、智能网络和智能决策的融合,将此融合称作“工业互联网”。由此,我们可以认为,工业互联网是数据流、硬件、软件和智能的交互。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策与机器、设备、机组和网络融合在一起的时候,工业互联网的全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和废物排放的减少所带来的益处将带动整个工业经济发展。

【课程收益】

通过讲述工业物联网内涵、架构、内核、价值与国内外发展情况的基础上,用大量的案例阐述了在不同场景中的应用路径与作用机理,对于产业界开展工业互联网平台应用探索的朋友提供了有益的参考。帮助从业者从中获取经验知识,全面了解工业互联网平台、走进工业互联网平台、用好工业互联网平台,在新一轮产业变革中创新发展,找到赢在平台之路。

【课程特点】

  1. 课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。
  2. 清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。
  3. 内容充沛、详略得当,前后呼应。
  4. 讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。

【课程对象】

项目运营人员

项目规划人员

集成工程师

平台运营工程师

技术支持工程师

         软件/硬件/网络管理工程师

【学员基础】

    具有2-3年IT部门工作经验的技术人员。

【课程大纲】(1天*6小时)

时间

内容

案例实践与练习

Day1

上午

工业物联网的产生及发展、组成及基础知识

第 1章互联网浪潮下的新工业革命

1.从“互联网 ”开始

2.工业互联网的缘起

第2章工业互联网开始驶入快车道

1.产业联盟

2.巨人的行动

3.工业互联网三大属性

4.意义

5.动员

第3章 工业互联网上升到战略高度

1.顶层设计

2.需要政府吗

3.中国三大平台

4.全球风向变

第4章 从概念热点到产业高点之路

1.信号再释放

2.政策效应

3.产业生态

4.迢迢路远

第5章 平台是什么

1 如何界定平台

2 打造“工业操作系统”

3 平台推动制造业变革

4 四类典型平台

第6章 体系架构:平台设计的参考准则

1 “三明治”版的平台架构

2 七大关键技术快速发展

3 多类主体参与构建生态

通过实例更深刻理解物联网、大数据,了解其前瞻趋势发展。

Day1

下午

工业互联网标准体系及架构

第7章 平台内核:数据、模型与微服务

1 工业大数据驱动工业变革

2 机理模型与算法引发创新浪潮

3 工业微服务创造全新平台价值

第8章 平台的价值实现依赖“软件定义” 

1 软件正在定义整个世界

2 平台赋予软件新的形态

3 17个维度评价平台能力

第9章 平台建设推广依赖“标准引领”

1 平台标准体系架构

2 关键的标准化需求

3 标准推进路径

第10章 平台的国际国内比较

1 平台发展总体情况

2 国际国内比较:机遇与挑战

3 我国平台发展取得初步进展

第11章 面向生产管控的平台应用实践

1 综述

2 设备优化:设备监测、预警、运维

3 工艺优化:虚拟制造、工艺参数优化

4 运营优化:能源、人员、安全、原材料、仓储物流

5 质量优化:在线检测、质量管理

第12章 面向资源协同的平台应用实践

1 综述

2 协同研发:协同设计

3 协同制造:制造能力交易、云制造

4 供应链协同:供应商提前介入、供应商集成

第13章 面向服务创新的平台应用实践

1 综述

2 产品溯源:产品追溯

3 精准营销:供需对接、用户画像

4 远程运维:产品服务

第14章 面向创业创新的平台应用实践

1 综述

2 众包众创

3 管理创新

4 个性定制

第15章 面向公共支撑的平台应用实践

1 综述

2 信息物理系统(CPS)共性关键技术测试验证平台实践

3 工业互联网平台基础及创新技术公共支撑平台实践

4 两化融合服务平台

基础性知识讲解,使学员通俗易懂掌握5G相关知识

 

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目 录1.1培训背景... 21.2培训目标... 21.3教学计划... 31.4具体课程方案(含课程大纲)... 4课程一:云原生概论(1天)... 4课程二:Kubernetes(K8s)基础及企业级应用(2天)... 6课程三:Kubernetes(K8s)进阶及开发(2天)... 8课程四:云原生应用架构、微服务治理及服务网格(2天)... 11课程五:将云原生能力延伸到边缘(1天)... 13课程六:基于云原生的AI应用开发与交付(1天)... 14课程七:项目模拟实践与研讨(1天)... 161.5讲师简介... 171.1培训背景云计算技术经过近十年的发展,已经在各行各业产生了广泛而深刻的影响。然而,随着互联网的发展和数字化转型的深入,应用系统的复杂性和规模日益增加,已有的云平台不能满足大规模复杂应用系统开发、部署和运维的需求。在这个背景下,Google等公司总结大规模互联网应用及底层支撑平台的开发和运维的经验,沉淀并开源了一系列技术,提出了以容器和微服务为基础的云原生计算(Cloud Native Computing)体系。如今云原生模式和技术已经在诸多数字化组织和互联网公司到了成功应用,也被推广到了边缘计算和AI领域。相比传统IT和传统云技术,云原生技术能帮助用户突破IT复杂性瓶颈,给开发和运维带来十倍甚至百倍的效能提升。然而,新技术的产生和发展总伴随着认知和技能的更新,由于云原生体系对IT开发和运维效能带来的巨大提升效果,同时各行业数字化愈发深入,IT在组织业务开展中的作用越来越大,理解云原生模式掌握云原生技术的组织,将在未来形成巨大的优势,相反,对云原生缺乏了解的组织将面临被淘汰的风险。云原生被认为是会颠覆软件行业、甚至将深刻影响云计算行业的一类技术。Gartner预测,到2022年全球会有75%的企业会使用基于容器的云原生技术构建它们的应用系统。IDC预测,未来5年企业将使用原生工具和方法构建5亿个应用,相当于过去40年所构建的应用的总和。可以佐证这些预测的是,越来越多的企业选择拥抱云原生技术,来加速其数字化转型之旅。为了助力客户加速数字化转型,更新对云原生体系的认知,掌握相关技术,在未来继续取得领先地位,我们设计了这套培养方案。1.2培训目标该人才培养方案的目标概括为四个方面:1. 理解“云原生”概念的内涵和外延,深入理解“云原生”是如何助力数字化、智能化的。践行“云原生”,除了技术以外,还需要组织转型方能更有效果。2. 掌握“云原生”相关技术,包括容器、K8s、微服务架构设计、微服务治理、服务网格等,具备运用“云原生”模式与技术解决现实问题的能力。3. 了解“云原生”和更大的云计算领域的发展动态和未来趋势。1.3教学计划本系列课程总共由7门课程组成:NO.课程名称课程天数1云原生概述1天2Kubernetes(K8s)基础及企业级应用2天3Kubernetes(K8s)进阶及开发2天4云原生应用架构、微服务治理及服务网格3天5将云原生能力延伸到边缘1天6基于云原生的AI应用开发与交付1天7项目模拟实践与研讨2天1.4具体课程方案(含课程大纲)课程一:云原生概论(1天)【主要内容和目标】1. 深入理解“云原生”的概念,以及数字化、智能化、互联网化与“云原生”的关系。。2. 理解微服务架构的原理、给用户带来的价值和问题,了解典型的微服务治理技术和服务网格。3. 理解容器和容器编排技术的原理和价值,了解Docker等典型的容器技术和Kubernetes(K8s)容器编排框架。4. 了解DevOps方法与技术,了解云原生领域的新技术。5. 了解组织在云原生技术落地及价值实现中除了技术还需要做哪些事情。【建议受众】企业高管研发总监运维总监开发、运维等技术团队各级负责人和骨干业务骨干【课程大纲】时间内容 上午 1. “云原生”应运而生1.1 “数智化”转型给IT系统带来的新挑战1.2 “云原生”的概念和内涵1.3 “云原生”落地典型案例 2.  微服务架构,释放开发生产力2.1  从单体应用到微服务架构应用2.2  微服务架构带来的收益和新问题2.3  微服务治理框架和服务网格 3.  容器平台,赋能云上应用的全生命周期运维3.1 IT架构持续演进给运维带来的新挑战3.2 Docker和Kubernetes实现云上应用的敏捷部署和自动化运维3.3  容器技术相关标准和Docker的替代方案 下午 4. DevOps,打通开发-运维,规范流程,提升效能4.1  云原生应用的开发-运维-迭代全流程及其中的瓶颈4.2 DevOps打通开发与运维4.3 DevOps提升测试效率­­­­­ 5.  云原生体系的新技术新趋势5.1 Serverless无服务器架构5.2  云边协同5.3  支持AI的云原生技术 6.  技术之外6.1  云原生技术落地对组织架构和组织能力的要求6.2 “云原生计算基金会”(CNCF)简介课程二:Kubernetes(K8s)基础及企业级应用(2天)【主要内容和目标】1. 了解Docker等容器技术和Kubernetes(K8s)容器编排框架的概念、起源和发展2. 理解Docker及其镜像的原理,掌握基本操作3. 深入理解Kubernetes(K8s)的架构和原理4. 掌握如何基于容器和K8s开发、部署和运维应用5. 理解K8s网络和存储的原理,了解典型的实现方案,掌握K8s网络和存储管理的方法【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 运维团队负责人、应用运维工程师、IT基础设施和平台运维工程师3. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师4. QA、项目管理经理、产品经理【课程大纲】时间内容 Day 1上午 1.  容器与容器编排技术概述1.1  容器技术的发展与Docker1.2  事实标准的容器集群与容器编排平台 —— Kubernetes(K8s)1.3 OCI标准与CRI标准 2. Docker简介2.1 Docker的原理2.2 Docker常用操作及应用2.3 Docker镜像及其构建 Day 1下午 3. K8s的架构及安装部署3.1 K8s的架构3.2 K8s的自动化部署工具3.3  单节点K8s环境安装3.4  生产级别K8s集群的部署架构 4. K8s的基本应用4.1 Kubectl命令行配置及使用4.2 Yaml资源编排文件4.3 Pod的概念及管理4.4  重启策略+健康检查实现应用自修复4.5 Pod的调度 Day 2上午 5. K8s中的工作负载5.1 K8s的控制器模型5.2 Deployment5.3 Stateful Set5.4 Daemon Set5.5 Job和Cron Job 6. Service和Ingress6.1 Service的概念和基本使用6.2 Service实现原理6.3  部署和使用Ingress Controller能力 Day 2下午 7. K8s 的网络7.1 K8s的网络模型7.2 K8s的网络南向接口标准CNI7.3  典型的K8s网络方案:Calico、Flannel及其他7.4  实现虚机/物理机与K8s容器IP直通 —— 需求、问题及解决方法 8. K8s 的存储8.1 K8s 中使用存储的几种模式和应用场景8.2 PV、PVC详解8.3 K8s的存储南向接口标准CSI及存储类别、存储动态供给8.4 IaaS上搭建K8s平台常见的存储问题及解决方法课程三:Kubernetes(K8s)进阶及开发(2天)【主要内容和目标】1. 掌握如何基于K8s配置和管理分布式应用2. 掌握使用Helm在K8s上交付复杂应用3. 理解Operator模式,掌握K8s扩展开发技术4. 掌握K8s的系统监控、日志归集和管理【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师3. 运维团队负责人、应用运维工程师、IT基础设施和平台运维工程师4. QA、项目管理经理、产品经理【课程大纲】时间内容 Day 1上午 1. K8s中的服务发现和配置管理1.1 K8s中服务名称解析及其实现原理1.2  使用ConfigMap保存和管理应用的配置信息1.3  使用Secret保存和管理应用的敏感信息 2.  在K8s中的弹性伸缩2.1 Pod水平扩缩及其自动化(HPA)2.2  定义HAP的扩缩指标2.3 K8s Node自动扩容与下线(缩容) 3.  基于K8s部署和管理有状态服务3.1  部署单实例有状态服务3.2  基于StatefulSet部署和管理有状态服务3.3 StatefulSet的原理和注意事项3.4 StatefulSet的扩缩 Day 1下午  4. Helm部署和管理一个复杂应用4.1  为什么需要Helm及Helm的发展4.2 Helm基本应用4.3 Helm Chart模板编写基础4.4  开发一个Helm Chart 5. Oprator模式及K8s扩展开发5.1 K8s自有Controller的不足及Operator模式的产生与发展5.2  通过CRD扩展K8s的资源类型5.3  基于Kubebuilder开发Operator实现自定义资源的操作与维护5.4 Kubebuilder与其他Operator开发框架的比较5.5 Operator与Helm的比较和应用场景选择 Day 2上午 6.  为K8s配置企业级监控、日志与镜像仓库6.1  基于Prometheus监控K8s Pod、Node等资源的各项指标6.2  使用Grafana实现K8s监控指标的图形化展现6.3  基于ELK(Elastic Stack)收集容器标准输出日志6.4  基于ELK(Elastic Stack)收集容器内的日志文件6.5  使用Harbor镜像仓库6.6  使用Harbor作为Helm Chart仓库 Day 2下午 7.  案例实践:模拟一个分布式应用(微服务架构)项目,实现在K8s中的发布、部署、监控、运维和升级。课程四:云原生应用架构、微服务治理及服务网格(2天)【主要内容和目标】1. 深入理解微服务架构的发展、价值,带来的新问题及解决思路2. 理解微服务架构的设计原则3. 掌握基于Spring Cloud微服务治理框架进行应用开发的方法和技术4. 深入理解服务网格的原理,掌握如何基于服务网格进行服务治理【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师3. 运维团队负责人、应用运维工程师、平台运维工程师4. QA、项目管理经理、产品经理【课程大纲】时间内容 Day 1上午  1.  微服务架构与(微)服务治理平台1.1  从单体架构(三层架构)向微服务架构的演进1.2  微服务架构设计原则1.3  微服务架构带来的新问题及服务治理平台的作用 2. SpringCloud微服务治理框架2.1 SpringCloud整体介绍2.2  服务注册、发现与负载分发 Day 1下午  2. SpringCloud微服务治理框架(续)2.3  服务网关2.4  分布式应用的配置2.5  调试与监控微服务架构应用 —— 调用链跟踪2.6  防止雪崩 —— 熔断与限流 Day 2上午  3.  服务网格与Istio1.1  传统微服务治理方案的问题1.2  解决之道:服务网格1.3  基于K8s的典型服务网格方案:Isitio概述1.4  在K8s中部署Istio1.5 Istio Sidecar注入和应用基本管理1.6  服务网关1.7蓝绿、滚动、金丝雀、ABTest发布1.8  调用链跟踪和应用流量可视化1.9 Istio中的限流与熔断 Day 2下午  4.  进阶问题4.1 “分布式事务”与“分布式应用的事务”4.2  将SpringCloud与K8s结合4.3  适用于Go、Python和 .Net的微服务治理方案4.4  传统微服务治理与服务网格方案的选择和过渡课程五:将云原生能力延伸到边缘(1天)【主要内容和目标】1. 了解边缘计算,深入理解云-边协同的概念、应用场景和技术需求2. 深入理解将云原生延伸到边缘的主要技术方案3. 掌握基于云原生技术开发边缘应用和云-边协同应用的方法【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师3. 运维团队负责人、应用运维工程师、IT基础设施和平台运维工程师4. QA、项目管理经理、产品经理【课程大纲】时间内容 上午 1.  边缘计算以及为什么需要云原生能力1.1  边缘计算的概念和分类1.2  云-边协同的应用场景和技术需求1.3  为什么要“将云原生能力延伸到边缘”1.4  在边缘提供云原生能力的两类典型技术路径 2.  基于K8s Node拉远的方案2.1 K8s Node拉远方案的需求和实现原理分析2.2 K8s Node拉远方案的典型实现 —— KubeEdge概述2.3 KubeEdge的云端组件架构与云边协同原理2.4 KubeEdge的边缘组件架构与边缘自治原理2.5 KubeEdge中的设备管理与编程2.6 KubeEdge EdgeMesh 将服务网格延伸到边缘 下午 3.  基于K8s集群小型化的方案3.1 K3s的架构和原理3.2 K3s的部署与应用3.3 K3s与K8s集群串联3.4  大量K8s(K3s)集群的管理 4.  进阶话题4.1  两类技术方案的对比和未来演进4.2 StarlingX等其他边缘云/分布式云方案4.3 5G发展给边缘云/分布式云带来的新产业空间课程六:基于云原生的AI应用开发与交付(1天)【主要内容和目标】1. 了解人工智能和机器学习2. 深入理解AI应用的开发、训练和部署全过程对容器等云原生技术的需求3. 掌握如何基于云原生平台进行分布式训练4. 掌握基于云原生平台进行AI应用开发和部署的方案【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师3. AI算法工程师、数据科学家4. 运维团队负责人、应用运维工程师、IT基础设施和平台运维工程师5. QA、项目管理经理、产品经理【课程大纲】时间内容 上午 1.  人工智能与机器学习1.1  我们正处于人工智能的第三次浪潮中1.2  人工智能 - 机器学习 - 深度学习1.3  中国人工智能产业现状1.4  数据-算法-算力是现代人工智能的三大关键要素 2.  深度神经网络的原理与应用概述2.1  神经网络及其训练的基本原理2.2  卷积神经网络2.3  神经网络应用的编程框架 —— TensorFlow、Keras及其他2.4  机器学习分布式训练原理与实操 3.  基于K8s解决分布式训练场景中的实际问题3.1 TensorFlow多业务分布式训练面对的问题分析3.2基于 TFjob / tf-operator 在K8s上实现多业务共享资源分布式学习 下午  4.  基于KubeFlow以云原生的方式开发和交付AI应用4.1 AI模型从研发到上线再到迭代的全流程4.2  云原生技术简化AI应用开发和交付4.3 KubeFlow的组件和整体架构4.4 KubeFlow的安装部署4.5 KubeFlow Notebook Server4.6  基于KubeFlow Katib实现超参数和模型结构的搜索和优化4.7  使用KubeFlow Pipeline实现AI应用的持续迭代研发和部署4.8  使用KubeFlow KFServing实现AI应用的上线交付课程七:项目模拟实践与研讨(1天)【主要内容和目标】以实际项目为背景,分组进行方案设计、部分代码开发、部署上线及运维。总结项目心得,讨论在实际工作中如何应用云原生技术提升开发、交付和运维效能。【建议受众】1. 系统架构师、应用架构师、云平台架构师2. 研发团队负责人、应用开发工程师、运维开发工程师3. 运维团队负责人、应用运维工程师、IT基础设施和平台运维工程师4. QA、项目管理经理、产品经理 
• 刘晖:连接+算力+能力
【课程特色】1.   课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。2.   清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。3.   内容充沛、详略得当,前后呼应。4.   讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。5.   知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程时间】1天【课程大纲】第一章 “连接+算力+能力”具体内容和内涵1 连接的内涵2 5G+AICDE解读3算力的内涵3.1数据中心的构建3.2中心+边缘协同的分布式云3.3“一点接入、即取即用”的社会级服务4 能力的内涵4.1 大数据和人工智能技术解读4.2 5G+北斗高精定位系统4.3 打造更便捷的决策工具第二章 算力网络发展介绍与展望1算力网络发展趋势1.1算力是构建未来智能(AI)社会的基础1.2 5G+AI带来更多的算力需求1.3高效算力对网络的要求1.4云、边、端三级算力1.5网络信息基础设施的昨天、今天与明天2算力网络基础架构2.1算力网络的纵向三层架构2.2广义算力网络与狭义算力网络2.3 算力网络的横向三层架构2.4 算力网络的云边端协同2.5 算力网络的寻址与控制关键技术2.6 算力网络集中式控制架构2.7 算力网络分布式控制2.8 使能技术3 算力网络生态发展探讨3.1 边缘云+计算网为行业提供算力服务3.2 算力网络应用场景3.3 算力网络帮助运营商打开市场新空间3.4 算力网络相关行业组织和标准化组织概览3.5 算网时代,运营商机遇与挑战并存4 算力在公司发展中承担的任务与使命5 省公司需提前做哪些能力储备或者资源储备

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