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收益目标：1.深度复盘-全方位洞察ChatGPT 2.市场洞察-了解ChatGPT行业规模及国内外竞品布局方向 3.技术分析-掌握ChatGPT不同阶段的技术底层逻辑 4.行业展望-学习AIGC时代下的多场景商用基础 5.商业方向-探索可落地的商用前景及实施路径
适应人群：暂无
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
收益目标：暂无
关键词：互联网，产品经理，人工智能，NLP，深度学习
适应人群：本课程面向信息系统规划、设计、开发、市场分析人员
关键词：其他
收益目标：1、对数据挖掘的概念及过程形成清晰的认识； 2、能够使用R结合具体方法完成数据分析与挖掘工作； 3、能够熟练掌握数据挖掘基本技术及数据挖掘／机器学习算法，并能应用于实际案例。
适应人群：1、数据分析师／挖掘工程师 2、统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘方向相关专业大学专科或以上学历的学生或教师； 3、具有一定数学基础知识，计划从事数据挖掘工作的职场人士； 4、对数据挖掘、数据分析感兴趣，想自我提升人士。
关键词：互联网，数据挖掘
收益目标：1. 利用AIOps提升运维工作效率 2. 了解AIOps能给企业带来什么价值 3. 复杂场景下异常快速检测方法 4. 大规模下事件的预测方法
适应人群：具有一定的运维经验，devops经验，有一定的python基础，自动化运维概念，DevOps的运用，监控知识，数据计算
关键词：我是运维经理，互联网，DevOps，运维，自动化运维
收益目标：AI在研发管理中的价值 AI在研发效能提升中的实践 AI对研发效能管理的影响 生成式AI(AIGC)的最新进展与应用; AIGC及其应用领域; 大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例; AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶 AI辅助编程工具 利用 智能编程助手提高编程效率和准确性 七大实战项目：探索智能编程助手的最佳实践 探索 智能编程助手的未来发展与实验功能 研发场景Agent构建及应用 如何评估AI产品应用有效性
适应人群：各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师，质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师。特别强烈建议公司管理者可以参加部分课程。这样有助于在公司推广应用。
关键词：其他，工程师
收益目标：通过大量的AI与行业结合的成功案例（尤其是To B场景下），帮助企业明确人工智能产品的目标与工作方法，并以此找到创新方向。案例均来源于最佳的实践凝练。通过通俗易懂的语言，讲解AI产品的实现难度、风险、竞争壁垒等技巧。通过学习该课程，学员收获： 1、理解AIGC时代产品深层次的竞争逻辑，启发创新思维指导产品开发管理工作。 2、通过理解AIGC产品化演进过程，找到AIGC产品的“成长飞轮”，指导实践。 3、从市场需求出发的AI产品设计为主线，学习市场细分、需求管理、客户群体切入策略、从业务需求向功能需求推演等优秀方法论。
适应人群：市场部负责人、业务线负责人、解决方案（售前）工程师、产品经理、研发工程师、营销/市场、
关键词：互联网
收益目标：课程中的内容涵盖理论和经验，是作者们在大数据行业长年摸爬滚打出来的最佳实践的总结。经过这些课程培训，可以使学员能够对大数据体系有全面而又清晰的认识，了解从平台搭建、到数据分析再到数据价值的挖掘各个方面的实用知识，可以即刻在实际工作中学以致用，运用大数据理论、方法来提升部门或公司的业绩。
适应人群：1. 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可。
关键词：互联网，电信，其他，大数据，机器学习，数据挖掘
适应人群：1． 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可；
关键词：互联网，大数据
收益目标：了解生成式AI（AIGC）的最新进展与应用； 掌握ChatGPT和GitHub Copilot的基本概念和工作原理； 学会使用ChatGPT进行文本生成和软件研发全生命周期中的应用； 掌握GitHub Copilot在编程领域的应用； 了解ChatGPT和GitHub Copilot的未来发展和应用前景。
适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 软件架构师，资深研发工程师 运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE 测试架构师，资深测试工程师 研发管理人员，研发流程工程师
关键词：传统金融，其他
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