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收益目标:暂无
适应人群:暂无
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
适应人群:1)IT专业人士:专注于数据分析、数据挖掘和机器学习的工程师,旨在提升其在数据处理领域的AI应用能力。 2)数据分析师与科学家:希望利用AI技术优化数据分析流程,提高工作效率和准确性的人士。 3)管理层和技术决策者:需要理解AI及其对业务影响的企业领导者,以指导战略规划和技术投资。 4)学生与研究人员:正在学习或研究计算机科学、统计学等相关学科,渴望了解AI最新发展的学术群体。 5)创业者:计划开发基于AI的数据处理解决方案,寻找创新机会的创业人士。
关键词:其他,人工智能,数据挖掘,数据分析
关键词:互联网,人工智能,机器学习
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
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、职场新生代新力量、 及对AIGC行业感兴趣的企业管理者或骨干成员。
收益目标:了解数据科学在金融科技领域里的价值 了解金融科技领域真实的数据科学流程和考虑方面 了解信用模型搭建中多种挑战的解决方案
适应人群:研发工程师、数据分析师、算法工程师、数据挖掘工程师、数据工程师、数据科学家等技术同学,以及对机器学习、数据科学、数据驱动等感兴趣的同学。
关键词:互联网,支付平台,传统金融,互联网金融,人工智能,机器学习
收益目标:(1)解释机器学习理论的概念 (2)介绍常见的机器学习模型 (3)深度学习的理论与应用
适应人群:(1)开发者 (2)架构师 (3)测试工程师 (4)研究工程师
关键词:其他,人工智能,机器学习
收益目标:1. 什么是智能制造,为什么知识在智能制造中处于核心的位置 2. 系统了解人工智能、认知智能和知识图谱的发展脉络和技术体系 3. 系统了解知识图谱的构建、存储和应用技术; 4. 全面了解知识图谱在智能制造中设计研发、生产制造和售后服务等不同环节的应用实 践。
适应人群:中高层领导、团队负责人、项目负责人等; 对认知智能和知识图谱有兴趣的高端职位人员等
关键词:其他,人工智能,转型,知识图谱,金融,智能制造
收益目标:1. 深入理解大语言模型的核心技术 2. 掌握大语言模型的实现过程 3. 洞察大语言模型的未来发展方向和应用前景
适应人群:人工智能相关的工程师或技术经理 了解自然语言处理(NLP)相关技术,并对最新的大语言模型研究、开源项目和大语言模型行业动态有一定的了解和兴趣,尤其在使用大语言模型方面的实践经验会更加有帮助。 人工智能相关研究人员 特别是计算机科学、人工智能以及语言学等相关领域的研究人员,可能将大语言模型用于教学和研究项目
关键词:其他,人工智能,创新
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
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