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收益目标：a. 了解百度智能运维发展历史及整体思路 b. 了解百度在故障管理场景的AIOps解决方案 c. 了解百度AIOps在百度内及行业客户的落地案例及效果
适应人群：暂无
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，机器学习，运维，工程师
收益目标：暂无
适应人群：1、对大数据、分布式技术、数据分析、数据挖掘等感兴趣的人员； 2、云计算、大数据、AI相关从业者； 3、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 4、牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； 5、政府机关，金融保险、移动互联网等大数据单位的负责人； 6、高校、科研院所大数据研究人员，涉及到大数据与分布式数据处理的人员； 7、数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，大数据，云计算，机器学习，数据挖掘，虚拟化，运维，数据分析，数据建模，深度学习
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、计算机视觉的技术框架 3，理解机器学习和深度学习的思维方式和关键技术 4，了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用 5，了解AI顶会论文和最新技术热点
关键词：互联网，其他，人工智能，机器学习，数据挖掘，项目管理，深度学习
收益目标：增强知识储备：学员将获得关于AI和AIGC在电力行业应用的全面知识。 提升决策能力：通过学习AI技术，学员能够更好地理解数据，做出更加科学的决策。 优化工作流程：掌握如何利用AI技术改进电力行业的工作流程，提高效率。 创新思维培养：鼓励学员思考如何将AI技术融入到电力行业的各个方面，促进创新。
关键词：互联网，人工智能，转型，数字化转型，AIGC
适应人群：深入理解当前流行的情景计算的体系结构和优缺点，从而在产品设计中有效应用情景计算提高用户体验。理解机器学习的基本原理，掌握深度学习的优缺点以及在情景计算中的应用前景，从而了解未来3-5年内做出有技术含量的人工智能产品的关键点。
关键词：互联网，人工智能，机器学习
收益目标：本课程针对云数据安全、ICT数据安全和新兴热点业务的数据安全展开阐述，并结合各类新兴技术的不同场景，给出数据安全架构、安全设计、隐私保护的一般原则和业界最佳实践。使学员具备数据安全治理过程能力，能帮助组织机构解决数据安全顶层设计及管理体系建设的问题，提升企业满足相关法律法规和监管要求的能力。
适应人群：1、企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导； 2、信息安全管理人员、风险管理人员、安全监管人员； 3、数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员； 4、企业数据管理专家/专家委员会专员; 5、业务部门数据信息使用者。
关键词：其他，人工智能，大数据，云计算，组织
收益目标：学习完本课程后，学员的主要收获有： (1) 从企业级应用的角度对推荐系统有一个全面的认知，知道推荐系统的技能要求、价值、应用场景； (2) 了解最主流的推荐算法基本原理； (3) 熟悉推荐系统的产品形态，针对不同的产品怎么更好地整合推荐系统以发挥业务价值； (4) 了解在真实业务场景中怎么做好推荐系统，让推荐系统真正产生商业价值； (5)获得讲师十多年实践推荐系统的经典案例和经验；
适应人群：本课程适合对推荐系统感兴趣的或者自身工作与推荐系统相关的算法工程师
关键词：互联网，人工智能，大数据，推荐系统，视频推荐，音乐推荐，内容推荐
关键词：互联网，互联网金融，人工智能
收益目标：1、全盘工具-学习AIGC及其它AI大模型工作的使用技巧 2、提效方法-掌握在实际工作中有效应用AI工具，提升工作效率 3、实操落地-通过实战演练，提升AI工具的实际操作能力
适应人群：力求帮助企业降本增效的各岗位骨干及员工、有特定工作场景需求的部门员工、部门管理者或骨干成员。
关键词：互联网，产品经理，产品运营，人工智能，工程师，数据分析，大模型，AIGC
收益目标：目标 1.了解数字座舱智能化交互的研究进展； 2.了解AGI在数字座舱落地的考量因素及实践案例； 3.了解多模态AGI未来的工作方向 。 成功要点 面向AGI的交互架构设计；以情感价值和用户价值为落脚点；metric驱动的研发体系。 启示 座舱通用智能的未来必然走向多模态融合和跨模态融合交互，以更懂人懂车懂事为持续驱动力。
适应人群：对人工智能交互系统有基础的了解的产品、研发、项目、调研等人员。
关键词：其他，人工智能
关键词：其他，人工智能，变革，创新
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