智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)深度研習(xí)計劃
課程核心模塊解析
技術(shù)領(lǐng)域 | 實踐內(nèi)容 | 成果產(chǎn)出 |
網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知 | 流量異常檢測模型構(gòu)建 | 動態(tài)可視化分析報告 |
智能路由優(yōu)化 | 強化學(xué)習(xí)路由算法實現(xiàn) | 網(wǎng)絡(luò)吞吐量提升方案 |
人才培養(yǎng)方案
目標(biāo)學(xué)員畫像
面向計算機科學(xué)、通信工程等相關(guān)專業(yè)在校生,要求具備Python編程基礎(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議知識。有數(shù)據(jù)挖掘或網(wǎng)絡(luò)安全項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
能力提升路徑
- 掌握TensorFlow在網(wǎng)絡(luò)流量分析中的應(yīng)用
- 構(gòu)建基于機器學(xué)習(xí)的DDoS攻擊識別系統(tǒng)
- 實現(xiàn)智能CDN節(jié)點動態(tài)調(diào)度模型
科研進階支持
學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化
提供EI/Scopus級別國際會議論文指導(dǎo),包括選題論證、實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)可視化全流程支持。
行業(yè)資源對接
優(yōu)秀項目可推薦至合作企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)運維智能化改造項目組進行實戰(zhàn)檢驗。
技術(shù)實施要點
在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段重點解決網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的高維度、非平衡特性,采用SMOTE過采樣技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)集質(zhì)量。模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)引入遷移學(xué)習(xí)策略,利用公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓(xùn)練。