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收益目标：通过本课程的学习，可以帮助学员找到如下问题的答案： 1.什么是数字化转型？分哪几个阶段？如何提供价值？传统企业如何进行数字化转型？ 2.如何根据业务目标建立精确不冗余的指标体系，并通过指标体系驱动业务目标达成？ 3.数据驱动业务增长有哪几种的底层机制？该如何建立机制和获得机制的赋能？ 4.数据有哪些不同的收集方法？如何建立有效的数据收集机制？如何获取竞品和行业数据？ 5.有哪些重要的数据分析方法？如何通过数据分析获得重要的业务洞察，并制定相应的业务策略？应该在什么时候，如何使用哪一种数据方法？ 6.立项和做决策时，往往需要对候选项目进行价值分析，但价值要项目落地后才能实际产生和测量，如何进行客观准确而不是“拍脑袋”的项目/产品价值预测？
适应人群：正在进行数字化转型的企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 希望学习世界顶尖大数据企业如何使用数据、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 所有希望提升数据意识与思维、数据应用能力和数据洞察能力的相关岗位。 需要理解数据如何赋能业务，并建立数据驱动机制提升经营效率的企业领导。
关键词：互联网，人工智能，大数据，Python，数据分析，转型，产品管理，数字化转型，B端产品
收益目标：1.帮助学员以用户价值为核心，助力企业找准用户，突破市场瓶颈。 2.在创新早期使用框架帮助您梳理：解决企业为什么用户?提供什么产品?创造什么价值? 3.使用设计思维，帮助你解决以下两个问题：寻常处境，从哪里发现问题？ 情况变了，怎样找到关键变量？
适应人群：暂无
关键词：互联网，其他，用户体验，人工智能，创新
收益目标：•培养学员在各种办公场景中高效运用AIGC技术的能力。 •提升学员在信息整合、数据分析、内容创作等方面的专业技能。 •强化学员对AIGC技术潜力的认识，以及如何将其转化为实际工作成果。 •通过实际操作和案例分析，使学员能够熟练地解决工作中遇到的具体问题。 •培养学员的创新思维和问题解决能力，以适应不断变化的工作需求。
适应人群：•企业管理人员、项目负责人和团队领导，希望提升团队整体工作效率。 •行政助理、办公室文员等日常办公人员，需要处理大量文档和数据。 •市场营销、新媒体运营和公关专员，寻求提高内容创作和社交媒体管理的效率。 •人力资源专员，希望优化招聘、培训和绩效管理流程。 •商务拓展和合作经理，需要高效处理合同和谈判工作。 •对AIGC技术感兴趣的个人或希望在职业生涯中保持竞争力的专业人士。
关键词：其他，人工智能，人力资源管理，数据分析
收益目标：a) 深度了解TensorFlow的系统架构，组件交互，及其内核工作与运行机制； b) 深度了解TensorFlow的编程模型，及其灵活运用深度学习的基本算法原理，并使用TensorFlow实现。
适应人群：a) 具有1年及以上工作经验，并期望掌握深度学习算法，TensorFlow系统架构，及其运行机制的研发工程师，算法工程师，及其架构师。
关键词：其他，人工智能，机器学习，深度学习，TensorFlow
收益目标：1 能够编写具有Python风格的代码 2 掌握装饰器、魔术方法、 鸭子类型、动态属性等Python高级概念 3 使用Python开发后端程序的最佳实践
适应人群：1 了解数据结构和算法的基本概念 2 了解Python语言的基础语法：如变量赋值、判断循环、函数、类、文件操作、异常 3 熟悉常见的操作系统和网络协议如：Linux、HTTP、TCP
关键词：互联网，人工智能，机器学习，Python，深度学习
收益目标：1）深度学习必备基础知识点 2）神经网络模型和神经网络案例实战 3）神经网络原理详解及实战 4）TensorFlow实战自然语言处理-Word2Vec 5）深度学习顶级论文算法详解
关键词：互联网，人工智能，机器学习，工程师，Python
收益目标：1、对金融系统服务化过程、业务中台建设过程、架构演进过程进行详细介绍，深入剖析服务化和中台建设过程中遇到的应用拆分、数据拆分和团队拆分导致开发困局、运维困局等一系列问题和挑战，如何通过服务治理体系和技术来解决，使学员对服务治理的概念有更深更清晰的认识； 2、介绍管理、度量、管控三位一体，线上、线下治理结合的一体化服务治理体系，使学员全面了解服务治理体系的理论以及方法，通过现场穿插讨论，直击学员在日常工作中遇到的痛点，启发学员通过一体化的服务治理体系来解决实际问题； 3、介绍服务治理体系的落地实施过程，包括服务标准化、服务编制等基础环节，以及链路跟踪、熔断限流、服务路由、服务降级、静态服务调用关系图等技术组件，使学员掌握服务治理的关键技术； 4、介绍服务治理的实施策略与场景，包括服务架构优化、线上和线下度量指标体系、虚拟化管理、线上全链路压测、快速故障分析、敏捷应用发布等，使学员掌握服务治理体系如何实施； 5、介绍与服务治理配套的敏捷团队管理和研发模式，以及如何度量管理和研发过程，提升研发效率和质量，使学员将来实施服务治理更有可行性。
适应人群：从事软件研发的开发工程师、架构师、项目经理和技术管理者。
关键词：互联网，人工智能，架构设计，机器学习，微服务，金融
收益目标：本课程旨在帮助学员理解和掌握如何使用Azure OpenAI服务，包括服务访问、模型部署、生成式AI应用程序的构建，以及如何在实际应用中集成Azure OpenAI。同时，课程将深入探讨提示工程的应用，以提升模型效果，并教授如何利用Azure OpenAI生成代码以协助开发过程。最后，课程将指导学员如何将自己的数据与Azure OpenAI服务结合，以实现更具个性化的应用。
适应人群：•对人工智能和深度学习有基础认识，并且对大型语言模型以及生成式人工智能感兴趣的初中级开发人员和数据科学家。 •产品经理和项目经理，希望了解如何在项目中利用 Azure OpenAI 服务实现生成式人工智能解决方案。 •对大型语言模型，特别是 Azure OpenAI 服务，以及生成式模型感兴趣的技术人员，以及对未来科技发展和最新科技充满好奇心的人。 •具备一定的编程经验，并有意愿了解生成式人工智能，这门课程都是有价值的。
关键词：其他，人工智能，API，NLP
收益目标：1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
关键词：互联网，互联网金融，电信，其他，人工智能，大数据，云计算
收益目标：首先，对知识图谱技术、行业应用全貌会有很清晰的认识。可以学到一个完整知识图谱项目全生命周期所涉及到的步骤以及对每个关键问题的解决思路。学到知识图谱领域涉及到的人工智能技术和曾经我们踩过的那些坑。由于本人作为人工智能企业落地一线作战人员，近3年主持包括金融、能源、设计院所、制造业共计15个AI相关项目落地，具有丰富的AI项目设计能力，精准把握AI能力覆盖边界，善于将业务与技术想融合，因此有别于科班传统授课方式，在讲解技术中会穿插讲解适用场景，有助于启发学员思考人工智能如何帮助其解决工作中所面临的问题。
关键词：互联网，人工智能，大数据，知识图谱
收益目标：暂无
关键词：其他，人工智能，金融，企业级
收益目标：深度复盘-全方位洞察ChatGPT 市场洞察-了解ChatGPT行业规模及国内外竞品布局方向 技术分析-掌握ChatGPT不同阶段的技术底层逻辑 行业展望-学习AIGC时代下的多场景商用基础 商业方向-探索可落地的商用前景及实施路径
关键词：互联网，人工智能，机器学习，转型，NLP，强化学习，数字化转型
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