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收益目标:暂无
适应人群:暂无
关键词:其他,人工智能
收益目标:1. 了解人工智能道德研究的发展趋势 2. 理解AI Fairness对于金融行业的重要性 3. 通过机器学习pipeline,理解具体实施步骤和指标
关键词:互联网金融,人工智能,机器学习
收益目标:结合实际应用举例和和业界趋势分析 主流技术方案、能力和发展方向
适应人群:对 AI 特别是深度学习算法原理和应用感兴趣
关键词:传统金融,互联网金融,制造,电信,人工智能
收益目标:1. 从AI技术的理论到真正的商业化应用落地,到底有哪些坑可以被避免 2. 了解如何构建真正具有基于技术核心竞争力的产品 3. 了解前沿的法律科技技术的案例
关键词:
关键词:互联网,电商,支付平台,传统金融,互联网金融,可穿戴设备,医疗,智能家居,物联网,车联网,安全,制造,电信,政府机构,税务,快消品,其他,人工智能
收益目标:1.对产品经理:启发产品经理行业+AI的产品创造力,并通过建立完整系统的AI产品知识体系和运行逻辑认知。 2.对企业部门管理者或企业专门负责AI项目的高管:从宏观到微观理解一个AI项目,通过分析可能遇到的风险,提供不同的解决方法深度剖析一款AI产品的ROI,避免企业盲目投资。另外关于AI项目管理,也提供了具体的方法供参考。帮助企业提升产品竞争力、团队协作能力、以及个人创造力等。 3.对人力资源招聘负责人:理解AI产品经理到底是做什么的,能力要求是什么,什么样的人更适合做AI产品经理。
适应人群:适合传统IT企业、企业IT部门转型,产品赋能AI技术,提升公司内部相关员工人工智能设计思维。 学员基础:理解企业的AI项目目标,对人工智能有一定基础常识。
关键词:互联网,人工智能,创新
关键词:互联网,人工智能
收益目标:a) 学员通过本次课程的学习,能理解目前AI的能力现况,什么可以做到?可以做到什么地步?可以节省多少钱?以及什么是目前做不到的,什么是假的AI。 b) 培养学员分辨学术派技术跟实际落地技术的差别。 c) 通过实际使用现有各种AI平台,了解标准问、扩展问、模型训练、多轮对话设计等等。
适应人群:a) 对AI有实际需求人员,包含中高层决策者,包含产品经理项目经理,包含技术开发人员。
关键词:其他,人工智能,人机交互、智能客服、自然语言理解、NLP、NLU、知识图谱、情感计算、客服质检、智能助手
收益目标:完成本课程后,学员将能够: 1.理解并掌握生成式人工智能(AIGC)的基本概念和技术体系,包括大语言模型(LLM)的工作原理和生态体系,以及OpenAI及其相关模型。 2.熟练掌握提示工程的概念和应用,能够构建和优化提示以改善LLM的输出质量,并熟悉提示工程的思维方式和最佳实践。 3.掌握AIGC开发环境的搭建和管理,包括获取和管理Open API Key,创建个人专属的ChatGPT游乐场进行提示词练习,搭建LLM开发环境,以及部署本地LLM模型实现离线应用开发。 4.通过实践操作,能够将理论知识转化为实际应用,具备利用AIGC技术开发创新和个性化应用解决方案的能力。 5.具备使用OpenAI和其他LLM开发AIGC应用的能力,能够独立解决实际问题,并在实际项目中应用所学知识。
适应人群:•对生成式人工智能(AIGC)和大语言模型(LLM)些技术感兴趣的初中级开发者和工程师。 •产品经理和项目经理,期待了解如何在自己的项目中应用和利用AIGC和LLM技术。 •需求创新的企业决策者,希望探索AIGC技术在他们的业务中的应用潜力,或者寻找新的业务机会。 •任何对OpenAI的ChatGPT和生成式模型感兴趣的技术人员,以及对未来技术发展和最新科技充满好奇心的人
关键词:其他,人工智能,创新
关键词:其他,人工智能,大数据
收益目标:1,整体把握机器学习、深度学习、数据挖掘的发展方向 2,了解机器学习、深度学习的技术框架 3,理解机器学习和深度学习的思维方式和关键技术 4,独立完成深度学习和机器学习在简单实际场景的落地应用
关键词:互联网,其他,机器学习,数据挖掘,项目管理,深度学习
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