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收益目标:通过学习本次课程,学员将学习到以下内容: 科学世界观;计算发展简史;人工智能技术本质;区块链基本概念; 元宇宙与应用场景;信息技术的未来
适应人群:本课程适合对该议题有兴趣的学员,期待但是不要求有计算机技术背景。
关键词:互联网,人工智能,元宇宙
收益目标:•理解原理:深入理解GitHub Copilot的工作原理和其背后的AI技术。 •环境搭建:学习如何在不同环境中部署和初始化GitHub Copilot。 •高效使用:掌握使用提示词的技巧,以提高与GitHub Copilot的交互效率。 •编程实践:通过.NET和Node.js的实战演练,学习如何快速开发云上应用。 •技能提升:增强编程能力,特别是在使用现代编程工具和框架方面的技能
适应人群:暂无
关键词:其他,人工智能
收益目标:1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇; 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略; 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具; 4.了解AI将如何促进研发效能的提升; 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例; 6.洞察Java技术的未来发展,把握技术趋势;
关键词:其他,人工智能,大数据,Java,转型,企业级,数字化转型
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,人工智能,大数据,云计算
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?
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:暂无
适应人群:1、适合想进入AI领域,或者利用AI提升工作效能的职场人员。 2、适合想更全面判断AI趋势、或者利用AI为现有业务赋能的技术/业务管理者。
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
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