| 数控机床用机器人自动线及机床自动化技术教师企业培训内容 | ||
| 本次数控机床用机器人及机床自动化技术培训，在高职职业院校教学特点已有的数控机床培训方案基础上，充分利用中国科学院沈阳计算技术研究所(高档数控国家工程研究中心)已有的技术、产品、平台与人才队伍等优势资源，开展数控机床用桁架式机器人、关节式机器人和机床自动上下料技术基础的教学。 机器人产业正迎来黄金发展机遇期，如何推动数控机床和工业机器人产业的融合发展，如何做到数控机床和工业机器人的集成应用，已成为当前现代装备制造业产业升级的重要话题。本次培训，借助中科院沈阳计算所在机床自动化领域的成功应用案例，结合中、高职院校已有的数控机床教学方案，加入了数控机床成线自动化的教学内容。使所有参加培训的高职教师能在短期内快速数控机床用机器人和机床自动化的技术及其教学方法。 |
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| 培训时间 | 共56课时，每天8课时，共7天。 | |
| 天次 | 培训内容 | 学时 |
| 第一天 | 机器人概述 | 2 |
| 机器人技术应用 | 2 | |
| 机器人运动原理 | 2 | |
| 协作机器人功能 | 2 | |
| 第二天 | 关节机器人操作和编程 | 2 |
| 现场实践 | 2 | |
| 桁架机器人操作和编程 | 2 | |
| 现场实践 | 2 | |
| 第三天 | 关节机器人操作和编程 | 2 |
| 现场实践 | 2 | |
| 桁架机器人操作和编程 | 2 | |
| 现场实践 | 2 | |
| 第四天 |
机器视觉概论 | 2 |
| 机器人视觉技术应用 | 2 | |
| 机器视觉在机器人自动线中的技术应用 | 4 | |
| 第五天 | 机器视觉现场实践 | 4 |
| 机器视觉现场实践 | 4 | |
| 第六天 | 关节机器人与数控机床应用 | 2 |
| 关节机器人机械原理和机构 | 2 | |
| 桁架机器人与数控机床应用 | 2 | |
| 桁架机器人机械原理和机构 | 2 | |
| 第七天 |
物流线数控机床成线自动化中的应用 | 4 |
| 答疑、项目答辩 | 4 | |
| 大数据应用技术教师企业培训内容 | |||
| 互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。因此大数据处理的相关技术成了各中、高职及本科院校都将开设的专业技术课程。 本次大数据技术应用培训，根据中、高职职业院校教学特点，及培训目标，采有了以项目开发带动理论教学的方式，并考虑到中、高职院校的教学需求，设置了大数据处理基础技术（Linux、数据库、Java、统计学、数据挖掘）的教学内容。使所有参加培训的老师能在短期内快速掌握大数据处理的基本技能及其教学方法。 本次大数据处理技术培训，不仅注重参加培训老师的大数据处理技术能力的培训，也同时注重把项目开发融入到理论教学中，全新教学方式的指导，从专业技术及教学方法两方面提高参加培训老师的能力。 |
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| 培训时间 | 共56课时，8课时/天，共7天 | ||
| 天次 |
内容 | 课时 | |
| 第一天 |
Java开发架构 | Java开发流程 Java抽象 Java模块化设计 |
4 |
| Java消息处理 Java目录寻址 Java请求处理流程 Java容器 |
4 | ||
| 第二天 | Java分布式编程 |
分布式开发基础 Java分布式体系结构 Java分布式编程 |
4 |
| RMI Java分布式计算 |
4 | ||
| 第三天 | Java数据库开发 | Java操作数据库 | 4 |
| Java分布式数据存储 | 4 | ||
| 第四天 | 大数据技术的介绍与当前行业的实践技术； mapreduce的技术讲解； map函数的实现方式； 如何对于采集到的数据进行合理的清洗方法。 |
4 | |
| 现阶段大数据行业数据可视化的技术概述； 数据可视化的技术讲解与练习操作； 将已处理完毕的数据进行合理的分析展示。 |
4 | ||
| 第五天 | 模块1：自然语言处理基础 大数据平台、搜索引擎与自然语言处理的关系 中文分词技术 词性标注技术 知识图谱简介 中文命名实体识别技术 实体关系抽取技术 模块2：大数据平台整体设计 大数据平台架构设计基础 基于大数据平台的命名实体识别项目背景与系统设计 |
4 | |
| 模块3：数据采集及抽取 HTTP协议的讲解 网页解析技术讲解 正文抽取技术讲解 WebCollector开源项目讲解及实践 基于WebCollector的数据采集系统设计及搭建 新闻语料采集实践 |
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| 第六天 | 模块1：Hadoop基础讲解（day1） Hadoop背景、发展、应用及现状 Hadoop的基本概念 Hadoop V2核心组件（HDFS 、MapReduce）基础知识讲解 Hadoop生态圈 模块2：Hadoop YARN架构设计和核心概念（day1） YARN出现的背景 YARN的设计思想和基本概念 YARN的基础架构 YARN的工作流程 YARN核心模块详解 Hadoop V2资源调度器详细介绍 模块3：Hadoop集群环境搭建 Hadoop V2部署角色简单介绍 Hadoop V2试验集群的部署结构 Hadoop V2安装依赖关系 Hadoop V2集群部署 Hadoop V2高可用配置方法 Hadoop V2集群简单测试方法 |
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| 模块4：基于大数据工具的语料数据预处理 ETL讲解 模块4.1 Hadoop Sqoop讲解及应用（数据抽取） 数据迁移工具Hadoop Sqoop的讲解 基于Sqoop的原始语料数据抽取 基于HDFS的原始语料数据存储 模块4.2：Apache HBase讲解及实践（数据存储、查询） HBase简介和架构 HBase核心知识点 HBase高级应用 HBase应用场景 HBase（For Hadoop V2）安装、部署、启动 HBase Shell 基础操作 基于Java API 的 HBase 编程 基于HBase的新闻语料的存储 模块4.3：Hive讲解及实践（数据存储、查询） Hive和Pig架构和理论基础 Hive的作用和原理说明 Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系 Hadoop/Hive仓库数据数据流 Hive部署和安装 HQL基本语法 基于Hive的新闻语料的存储及查询 |
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| 第七天 | 模块5：MapReduce编程实践，原始语料预处理 分句、去重 基于MapReduce、NativeBayes的文本分类 模块6：MapReduce编程实践，文本预处理及统计分析 RMM（逆向最大匹配法）理论讲解 中文分词中停用词去除原理讲解 词频统计与词频分析方法讲解 采用MapReduce实现基于RMM的中文分词 基于MapReduce的停用词去除 基于MapReduce的词频统计及词频分析（TF-IDF） |
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