为您找到129个相关课程
展开简介
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；
适应人群：暂无
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、大数据革命对销售服务带来的挑战和机遇 2、中美知名企业用大数据提升营销的成功经验和失败教训分享 3、运用大数据促进营销管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例, 全面掌握运用大数据创新销售服务的实战技巧
适应人群：传统企业的营销高管和资深区域经理。一切对运用大数据做销售服务创新感兴趣的中高层管理人士。
关键词：互联网，人工智能，大数据
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
关键词：其他，人工智能
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：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：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
活动详情
To Be Better
注册或 找回密码?
