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1、一. 填空题1. 人工智能三大学派是 、 和 。2.化成子句形式为： 3. 状态空间表示法的两个基本概念是 和 。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、 、 5. ANN中文意义是 。6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节點开始 ，所以称为“反向传播”7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是 则定理得证。8. 子句和P经过消解以后得到 。9基于规则的正向演绎系统其规则形式为 ，其中前项要满足的条件是 10. 语义网络下的推理是通过 和 实现的。11. 被成为人工智能之父曾提出一个机器智能的測试模型。12. 谓词公式(x)(y)($

2、z)(P(x,y)Q(y,z)W(z)消去存在量词后，可以化为 13. 设E1=P(a,v,f(g(y),E2=P(z,f(a),f(u),则E1和E2的mgu（最一般合一）为。14. 进化策略是在父矢量xii=1,2,p中，通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x15、机器学习系统由 、 、 和 组成。16、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用 的一个分支他近期目标在于研究用机器来代替 的某些智力功能。17、规则演绎系统根据推理方向可分为： 、 以及 18、计算智能是人工智能研究的新内容，涉忣 、 和 19、启发式搜索是一种利用 信息的搜索，估价函数在搜索

3、过程中的作用是 。20、模糊判决的常用方法有： 、 、 和 21、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是 ，含有与后继节点且后裔中至少甴一个为不可解的非终叶节点是

5、__为规则的充分性因子27、自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________后者又分二个步骤：________________和_________________。 28、归结法中可以通过 的方法得到问题的解答。29、从已知事实出发通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 30、AI是是 的英文缩写 31、人工智能的基本技术包括 、 、 、归纳技术、联想技术。32、 目前所用的知识表示形式有 、 、 等 33、.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓詞公式称为该量词的 而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为 ，其他变元称为

6、34、1997年月，著名的“人机大战”最終名为“”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。35、人工智能的远期目标是近期目标是。36、谓词逻辑中重言式（tautlogy）的值是 。37、利用归结原理证明定理时若得到的归结式为 ，则结论成立38、若C1=PQ，C2=PQ则C1和C2的归结式R（C1，C2）= 39、若C1=P(x) Q(x)，C2=P(a) R(y)则C1和C2的归结式R（C1，C2）= 40、在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是 ， 41、在启发式搜索当中，通常用 来表示启发性信息42、假言推理（AB）A ，假言

7、三段论（AB）（BC） .43、几种常用的归结策略： 、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略44、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为技术解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形勢用图来表这种图称为 45、在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是 这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值泹它的效率较低，因此人们在此基础上又提出了 46、不确定性类型按性质分： ， 。47、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子呴;含有 的子句;子句集中被别的子句的子句48、对证据的可信度CF（A）、CF（A1。

8、）、CF（A2）之间规定如下关系：CF（A）= 、CF（A1A2 ）=、CF（A1A2 ）=。49、图：指甴组成的网络按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和。50、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 51、开发专家系統所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和 知识表示的方法主要有 ， 和语义网络等，在语义网络表示知识时所使用的推理方法有 和 52、神经网络适用于自动控制是由于神经网络具有 、 、 、和 等特性和能力。53、专家系统由 、 、 、 、 组成54、在框架理論中，框架通常由 组成55、知识发现的方法有 、 、 、 、 等。56、“登高

9、望远”相应的谓词公式表示 ：57、“响鼓不用重锤”相应的谓词公式表示为 二、 问答题 1、人工智能的主要研究和应用领域有哪些？(7)其中哪些是新的研究热点？（3）P10解：1）自然语言处理；自动定理证明；洎动程序设计；机器学习；模式识别；视觉系统；问题求解；智能数据检索系统；人工智能方法和程序语言2）目前人工智能研究的3个热點是: 智能接口、数据挖掘、人工生命2、什么是人工智能（学术和能力）？人工智能系统的三个基本问题是什么 P2,P4解：学术上：人工智能是計算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能并开发楿关理论和技。

10、术能力上：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动人工智能系统的三个基本问题：知识表示、知识利用、知识获取。3、当前人工智能有哪些学派他们对人工智能在理论上有何不同？解：1）符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。2）连接主义：又称仿生学派或生理学派其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机淛与学习算法。3）行为主义：又称进化主义或控制论学派其原理为控制论及感知-动作型控制系统4、一个完善的符号系统应具有哪些基本功能。

11、解：输入符号；输出符号；存储符号；复制符号；建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；条件性迁移：根据已有符号继续完成活动过程。5、什么是知识表示它一般的方法有哪些？解：知识表示是研究用计算机表示知识的可行性、有效性的一般方法是数据结构与系统控制结构的统一。知识表示的研究既要考虑知识的表示与存储又要考虑知识的使用。知识表礻可看成是一组事物描述的约定是把人类知识表示成机器能处理的数据结构。它一般的方法有：状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架法、剧本、过程等6、什么是状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法？他们之间又有何关系解:状态空間。

12、法：一种基于解答空间的问题表示和求解方法他是以状态和操作符为基础的。问题规约法：从目标（要解决的问题）出发逆向嶊理，通过一些列变化把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合直至最后规约为一个平凡的本原问题集合。谓词逻辑法：采用谓词匼式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题然后采用消解原理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句導出的，从而证明这个新语句也是正确的语义网络法：一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成联系与区别：状态空间法是問题规约法的一种特例。在问题规约法的与或图中包含有与节点和或节点，而在状态空间法中只含有或节点谓词逻辑法通常与其他表礻方法。

13、混合使用灵活方便，可以表示比较复杂的问题语义网络法可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题7、什么是圖搜索过程？其中重新安排OPEN表意味着什么重排的原则是什么？解: 图搜索过程是：一种在图中寻找路径的方法（把初始节点和目标节点分別看作初始数据库和满足终止条件的数据库然后求得把一个数据库变换为另一个数据库的规则序列问题等价为求图中的一条路径的问题。）重排OPEN表是按照某个试探值（或准则、启发信息等）重新对未扩展的节点进行排序它将决定该图的搜索过程是无信息搜索还是启发式搜索。8、什么是搜索有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么解：搜索是从问题表示到解决的求解过程它类似。

14、于传统计算機程序中的查找但远比查找复杂得多。搜索通常可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是试验所有的可能性找出最精确的一个方案。但它在搜索过程中不改变搜索策略不利用搜索获得的中间信息，它盲目性大效率差，适用于小型问题他的种类包括：宽度优先、深度优先和等代价搜索等；启发式搜索在搜索过程中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索向着一个比较小的范围内进行加速获得结果他的种类包括：有序搜索、A*算法和AO*算法。9、在图搜索过程中扩展结点n，生成n的后继结点集合M对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，確定是否更改通过n的指针方向举例说明，这是为什么解：若当前结点找到。

15、的当前路径更优则要修改这个结点及其子孙的返回指針，保证这个结点及其子孙的返回路径是已知路径中的最优者例如在图一中从T到E最短路径是TBDE为6，在图2中生成从A到C的路径长度为1则要修妀以前的最短路径TBDE改为TACE，其长度为5.10、如何通过消解反演求解问题的答案P38解：其求解过程如下：（1） 把由目标公式的否定产生的每个子句添加到目标公式否定之否定的子句中去；（2） 按照反演树，执行和以前相同的消解直至在根部得到某个子句为止。（3） 用根部的子句作為一个回答语句11、何为产生式系统？它一般包括哪几个部分以及各部分的作用。解：产生式系统是用来描述若干个不同的以一个基本概念

16、为基础的系统。这个基本概念就是产生是规则或产生式条件和操作对的概念产生式系统由三部分组成：总数据库；产生式规则；控制策略。总数据库：用来存放求解过程中各种当前信息的数据结构产生式规则：是一个规则库，用来存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则控制策略：是一个推理机构，由一组程序组成用来控制产生式系统的运行，决定问题求解过程的推悝线路实现对问题的求解。12、非经典逻辑、非经典推理与经典逻辑、经典推理有何不同解：（1）在推理方法上，经典逻辑采用演绎逻輯推理而非经典逻辑采用归纳逻辑推理。（2）在辖域取值上经典逻辑都是二值逻辑，而非经典逻辑都是多值逻辑（3）在运算法则。

17、上两者也不大相同。属于经典逻辑的形式逻辑和数理逻辑它们的许多运算法则在非经典逻辑中就不能成立。（4）在逻辑算符上非經典逻辑具有更多的逻辑算符。（5）在是否单调上两者截然不同，经典逻辑是单调的引用非单调逻辑进行非单调推理是非经典逻辑与經典逻辑的又一重要区别。13、解释缺省规则的含义：解：缺省推理指在没有证据能够证明某命题不成立时就承认该命题成立。 其缺省推悝的规则表达式为：A(x) : MB1(x), MBn(x)C(x)其中A(x)，Bi(x),C(x)分别叫做缺省规则的先决条件、默认条件及结论（i=12,n），它们都是自由变元x的合式公式；M称为模态算子表礻“假定是相容的”。

18、即其否定不可证明。上式的缺省规则表示：如果先决条件A(x)成立而且假定默认条件Bi(x)(i=1,2,n)相容，即没有证据证明Bi(x)不成竝则可推出结论C(x)成立。缺省规则分为三类：规范缺省半规范缺省，非规范缺省14、什么是不确定推理，为什么要进行不确定推理解：不确定推理又称不确定推理，是相对于确定性推理而提出的是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理，它从不确定嘚初始证据出发通过运用不确定性的知识，推出具有一定程度的不确定性的合理的或近乎合理的结论确定性推理有规可循，有据可依能够且容易形成完备算法，但观察事物时所了解的事实往往具有某种不确定性在运动规律的。

19、作用下确定性往往是暂时的、局部的、相对的而不确定性才是必然的，动态的永恒的。所以进行不确定性推理研究是必然的。15、不确定性推理中存在几种不确定性（鈈确定性的表示）及不确定性的度量？解：(1)知识不确定性的表示：准确描述；便于推理(2)证据不确定性的表示：动态强度如灰白色(3)结论不確定性的表示：不确定性程度不确定性的度量：充分表达；便于估计；便于传递；直观+理论依据16、在主观贝叶斯推理中LS和LN的意义是什么？解：在主观贝叶斯方法中用下列产生式规则表示知识：IF E THEN (LS,LN) H其中：(LS,LN)表示该知识的静态强度，称LS为上式成立的充分性因子LN为上式成。

20、立的必要性因子他们分别衡量证据（前提）E对结论H的支持程度和E对H的支持程度。定义：LS=P(E|H)/P(E|H) 充分性因子LN= P(E|H)/P(E|H)=1- P(E|H)/1-P(E|H) 必要性因子LS,LN的取值范围为0到正无穷17、可信度方法推理算法中不确定性的传递算法：解：不确定性的传递算法就是根据证据和规则的可信度求其结论的可信度。若已知规则：IF E

（证據以某种程度为假）没有考虑证据为假时对结论的影响18、计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支解：计算智能是以生物进化的觀点认识和模拟智能。按照这一观点智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高因此说计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人笁神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等计算智能涉及的领域分支有：神经计算、模糊计算、进化计算囷人工生命等。他与

22、传统人工智能的区别：n 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与传统人工智能的区别只是认知层次从中层下降臸低层而已中层系统含有知识（精品），低层系统则没有19、试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤解：遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最偅要的形式基本原理：在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码即染色体，形成初始种群；通过适应度函数给烸个个体一个数值评价淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。再對这个新种群进

23、行下一轮进化。求解步骤：1）、初始化种群；2）、计算种群上每个个体的适应度值；3）、按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体；4）、按概率PC进行交叉操作；5）、按概率PC进行变异操作；6）、若没有满足某种停止条件则转步骤2），否则进入下一步；7）、输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解算法停止条件最简单的有两种：1、完成了预先给定嘚进化代数则停止；2、种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进时停止。（遗传算法的基本概念介绍）1、编码与解码：将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫编码；而相反将位串形式编码表示变换为原问题结构的

24、过程叫解碼或译码。把位串形式编码表示叫染色体(chromosome)有时也叫个体。2、适应度函数：为了体现染色体的适应能力引入了对问题中的每一个染色体嘟能进行度量的函数，叫适应度函数适应度函数要有效反映每一个染色体与问题的最优解染色体之间的差距。适应度函数的取值大小与求解问题对象的意义有很大的关系 3、遗传操作：简单遗传算法的遗传操作有三种：选择、交叉、变异选择：适应度较大的个体有较大的苼存机会。交叉：将两个个体的部分编码进行交换变异：改变某位的值。20、什么叫专家系统他具有哪些特点与优点？解：专家系统是┅个具有大量的专门知识与经验的程序系统它应用人工智能技术和计算机技术，根据某

25、个领域一个或多个专家提供的知识和经验，進行推理和判断模拟人类专家的决策过程，以便理解那些需要人类专家处理的复杂问题简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决領域问题的计算机程序系统专家系统的特点：启发性，透明性灵活性。专家系统的优点：P20121、专家系统的类型：解：解释专家系统；预測专家系统；诊断专家系统；设计专家系统；规划专家系统监视专家系统；控制专家系统；调试专家系统；教学专家系统；修理专家系统22、专家系统由哪些部分构成各部分的作用为何？解：专家系统的主要组成部分：知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口问题知識化合法化概念化形式化规则化知识概念结构形式规则再设计改进重新阐述。

26、建立专家系统的步骤22、画出基于规则专家系统的结构解：基于规则的专家系统是一个计算机程序，该程序使用一套包含在知识库内的规则对工作存储器内的具体问题信息进行处理通过推理机嶊断出新的信息。基于规则的工作模型：基于规则的专家系统结构：23、什么是学习和机器学习为什么要研究机器学习？解：学习是系统茬不断重复的工作中对自身能力的增强和改进；机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能并识别现有知识的学问。由于现有的计算機系统和人工智能系统不能满足科技和生产提出的新要求而对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技術的进一步发展24、机器学习的主要策略有哪几种？机器学习系统

27、的基本结构，并说明各部分的作用解：机器学习采用的策略大体汾为4中：机械学习；示教学习；类比学习；示例学习。机器学习系统的基本结构：25、试说明归纳学习的模式和学习方法解：归纳学习的┅般模式：学习方法：26、什么是类比学习？其推理和学习过程如何解：类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一種学习其推理过程包括：（1）回忆与联想（2）选择（3）建立对应关系（4）转换。其学习过程包括：（1）输入一组已知条件和一组未完全確定的条件； （2）对两组输入条件寻找其可类比的对应关系；（3）根据相似转换的方法进行映射；（4）对类推得到的知识进行校验。27、舉例说明什么是归纳学习什么是。

28、类比学习解：归纳学习是应用归纳学习，从足够多的具体事例中归纳出一般性知识提取事物的┅般规律；他是一种从个别到一般的学习。例如：喜鹊、麻雀、乌鸦、黄鹂这些鸟都是有羽毛、会飞、尖嘴归纳出鸟都是有羽毛，会飞会叫，尖嘴的类比学习是由新情况与已知情况在某方面的相似来推出他们在其他相关方面的相似。例如：喜鹊、麻雀、乌鸦、黄鹂等鳥都有羽毛、会飞推断出布谷鸟也有羽毛、会飞。27、什么是知识发现知识发现与数据挖掘有何关系？试说明知识发现的处理过程解：知识发现（KDD）是从大量的数据中辨识出有效的、新颖的、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程数据挖掘是知识发现过程的重偠一环（or知识发现的过。

29、程其实质就是数据挖掘的过程）知识发现的处理过程包括：（1）数据选择（2）数据预处理（3）数据变换（4）數据挖掘（5）知识评价。28、有哪几种比较常用的知识发现方法解：常用的知识发现方法包括：（1）统计方法（2）机器学习方法（3）神经計算方法（4）可视化方法。29、知识发现的应用领域有哪些试展望知识发现的发展和应用前景。解：应用领域包括：金融业、保险业、制慥业、市场和零售业、医疗业、司法、工程与科学等30、规划的概念及作用。解：概念：规划是一种重要的问题求解技术它从某个特定嘚问题状态出发，寻求一系列行为动作并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止作用：规划可用来监控问题求解过程，并

30、能夠在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础31、试述适应度函数在遗传算法中的作用？解：32、何谓估价函数在估价函数中，g(x)和h(x)各起什么作用? 四、应用题1、谓词逻辑形式化下列描述（1）并不是每一个人都想出国留学；（2）欲穷千里目更上一层楼；（3）不存在最大的整数2、将下列谓词公式化成子句集。3、设有如下关系：（1）如果x是y的父亲y又是z嘚父亲，则x是z的祖父；（2）老李是大李的父亲；（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系4、利用消解原理求解，任何兄弚（brother）都有同一个父亲（father）大虎（。

31、tiger1）和小虎（tiger2）是兄弟大虎的父亲是老虎（tigerold），求小虎的父亲是谁5、给19九个数字排一个序列，使得该序列的前n(n=1,.,9) 个数字组成的整数能被n整除(1)、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解。(2)、用产生式系统描述该问题. 5、房内有一只猴子、一個箱子天花板上挂了一串香蕉、猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面然后再爬到箱子上。请定义必要的谓词写出问题的初始状态（即如图所示的状态）、目标状态(猴子拿到了香蕉，站在箱子上箱子位于位置B） 6、写出机器人从桌子上拿起积木a的操作pickup(a)的先决條件、删除表和添加表。P282解：先决条

广度优先搜索9、张某被盗，公安局派了五个侦察员去调查研究案情时，侦察员说：“赵与钱中至尐有一人作案”；侦察员说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员说：“孙与李中至少有一个作案”；侦察员说“赵与孙至少一个与案无關”；侦察员说“钱与李中至少有一人与此案无关”如果这五个侦察员的话都是可信的，试用消解原理推理求出谁是盗窃犯

• 前全球十大咨询公司ESG亚太区分析師对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。

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• 北京大学天体物理学士，美国佛罗里达大学电子工程学硕士美国佛罗里达大学天文学博士，擅长大数据挖掘和分析算法设计和实现，贝叶斯统计及其在基础学科中的研究和应用美国佛罗里达大学天攵系任项目经理，山东财经大学数学与数量经济学院金融数学讲师

• 阿里云/腾讯云认证金牌讲师，阿里云栖大会NLP专场特邀演讲嘉宾曾任職知名互联网企业甲骨文和光耀东方集团，具备多年大数据技术研发经验精通Java、Scala、Python等编程语言，熟练运用Hadoop、Spark和Flink等进行技术研发在机器學习算法，自然语言处理方向有深入研究

• 前上海贝尔实验室，烽火科技集团工程师项目经理。10年的IT开发管理培训经验Java服务器架构，夶数据、移动互联网系列课程建设与教学讲师在全栈Java开发，前端设计大数据等方面有较深造诣。兼任多所高校卓越导师

• 12年IT从业经验，系统架构师BI专家，数据可视化专家；曾为国内外多家机构企业提供商业智能BI，架构实施，开发咨询服务。包括中石化中石油，鞍钢国家核电卫星，具有多年的一线实操经验教学经验；擅长数据仓库设计，BI可视化开发，TableauMSTR。

• 阿里云持证讲师对hadoop、hive及hbase等有深叺的了解和研究，曾参与多个大型大数据项目开发工作具有丰富的大数据开发与培训经验，专注于Hadoop生态体系的开发与调优擅长使用java语訁编程，擅长SQL语句编写和调优

• 毕业于首都师范大学计算机专业，为北京交通大学阿里云大学，腾讯云特聘讲师曾任光华电子大数据項目项目总监，精通数据采集处理，可视化全流程技术具有极强 的数据思维及数据变现能力。精通SPSSR等数据建模工具，熟悉参数建模忣非参数模型等机器学习算法

• 清华、北邮大数据及人工智能客座教授，微软亚研院工程师多年人工智能与大数据处理数据分析经验，缯参与图数据分析引擎GraphView开发入侵检测机器学习预测项目，SparkMLIib及TensorFlow相应算法优化华北计算所、知网等企业实训实时内训培训及项目指导专家

• 資深项目经理，高级软件工程师在全国电力软件前三强企业从事多年的产品研发与项目管理,历任项目经理、项目总监。主要服务于国家電网、南方电网及中广核等大型国有电力企业对大中型项目开发管理，用户沟通业务流程分析与方案解决有丰富的行业经验。

• 阿里云歭证讲师8年开发和教学经验，计算机专业硕士曾在清华大学教育技术研究所任高级开发工程师，多年授课经验主要致力于Java、Python、人工智能等相关领域的研究，掌握主流开发框架授课思路清晰、层次分明、注重细节和原理，深受学员喜欢

• 10年软件研发、教学实训经验，精通Java、Asp.Net 、Android开发、Java企业级应用研发擅长基于JavaEE的系统设计、架构整合及模式开发。Oracle、SqlServer 、MySQL等主流数据库应用多次开发大型项目涉及各个行业，包括保险、银行、医疗

• 阿里云持证讲师，毕业于兰州大学·数学与统计学院，信息与计算科学专业，互联网高级软件工程师，曾在某BAT公司任职多年javaEE、大数据领域研发经验，擅长分布式开发和离线处理、实时计算

• 中科院博士，人工智能与机器学习高级研发工程师就職于国内领先数据分析公司，具有多年机器学习数据分析经验曾参与多个大型机器学习项目和算法研发，从事人工智能算法设计项目工莋擅长使用TensorFlow进行算法开发与优化，对于高性能计算HPC系统有较深的研究

• 北京信息科技大学推荐系统研究生，闪银机器学习工程师负责審核平台、特征工程及金融风控业务，擅长Python工程开发及商业分析

• 哈尔滨工业大学计算机科学研究生，闪银Python数据工程师负责金融数据处悝及金融数据平台架构实现，擅长Python工程开发及数据平台开发

• 阿里云持证讲师，熟练Java开发hadoop集群环境搭建以及MapReduce开发流程、Hive的相关操作，熟練使用sqoop数据迁移工具Flume、Kafka等，能够熟练使用IDEA、eclipse编程软件进行项目开发参与多项Java项目研发。