在电信行业智能化升级的背景下，本课程聚焦三大核心技术模块：分布式计算系统开发、智能算法建模、行业场景实践。课程设计兼顾深度理论与实战应用，特别设置大明电信真实项目作为综合实训案例。
| 课程模块 | 技术要点 | 课时占比 |
|---|---|---|
| 大数据系统架构 | Hadoop集群部署/SparkSQL优化 | 35% |
| 智能算法建模 | CNN/RNN/LSTM网络构建 | 40% |
| 行业项目实战 | 用户流失预警系统开发 | 25% |
在分布式计算模块中，重点讲解Hadoop生态系统组件部署方案，包括HDFS文件系统的读写优化策略。Spark部分着重演示如何通过RDD转换操作提升ETL效率，并通过实际性能对比测试展示不同配置参数对任务执行速度的影响。
人工神经网络章节采用渐进式教学法，从单层感知器入手逐步过渡到深度网络架构。通过TensorFlow可视化工具，学员可直观观察不同激活函数对特征提取的影响。在RNN模块中，特别加入LSTM单元处理电信时序数据的实战演练。
大明电信案例贯穿课程始终，学员需完成从数据采集到模型部署的完整流程：
针对电信单据识别难题，课程设置卷积神经网络优化训练：
课程采用双环境教学配置，本地集群用于基础操作训练，云端GPU资源支持大规模模型训练。每模块设置阶段性测评，包括：
