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收益目标：暂无
适应人群：AI研发工程师、技术架构师、DevOps负责人
关键词：其他，企业级，RAG
收益目标：1.转变思维，破解产品商业化难题：引导从功能实现向价值经营思维的转变，掌握将AI等新技术与真实业务痛点、市场竞争相结合的方法，系统性规划出具备商业回报的产品，破解技术领先≠商业成功的转化断层 2.获得框架，统一内部规划语言：提供覆盖“市场-战略-业务-落地”的端到端产品规划标准化框架与工具集（战略布局图、商业模式画布、路线图等），并植入场景实战，可应用于实际工作，统一团队工作语言，提升协同效率 3.产出蓝图，加速价值落地：通过高强度工作坊，各组将现场产出结构完整、论证扎实的产品规划提案，可用于内部立项汇报，并为后续研发、市场及销售提供战略指引，缩短从规划到执行的路径 4.前置风控，强化合规落地保障：在规划阶段即引入可行性评估与风险预判，运用专业工具筛查AI等功能落地的数据、技术与ROI瓶颈，并融入行业强监管视角，培养合规的规划习惯，有效降低产品上市的合规与落地风险
适应人群：暂无
关键词：互联网，产品规划
关键词：互联网，数据挖掘，商业智能
适应人群：中高级工程师、企业架构师、软件设计师、技术决策/解决方案人员等。
关键词：互联网，大数据，微服务
收益目标：1、了解多中心多活的部署架构。 2、多中心多活适合于怎样的业务模式。 3、实施多中心多活需要克服的问题。
关键词：
收益目标：《架构思维：架构之道即虚实结合之道》 1.帮助学员对软件架构有全面立体的了解，提升对架构设计进行系统性思考的能力，避免在做技术方案设计只关注于局部细节问题，有失偏颇 2.掌握基本的架构思维和架构原则，以及常用的架构模式，能够根据特定的场景和问题进行合理的架构设计，防止过度设计的同时，还能保持架构可以持续演进 3.处理好架构设计和领域设计的关系，即能分离关注点区别对待，又能考虑其交互和制约的关系 4.掌握常用的架构的可视化方法和架构文档的编写方法，化虚为实，方便和不同干系人沟通协作 《架构腐化：架构怎么变得整洁与高可用》 学员在掌握真正高可用架构的思维和实战方法的同时，更能清晰的知道一个架构从高可用到不可用的路径上都发生了什么，以及如何防范，如何防腐，最后还可以洞悉当前一线大厂的真实案例。 《工程实践：缓存和数据库使用场景及问题》 （1）缓存的各种模式与常见经典问题： 本地缓存与集中缓存，缓存穿透，缓存雪崩、缓存与DB的数据一致性 （2）DB的分库分表问题：何时应该分库分表，分库分表遇到的各种问题 （3）分布式事务的各种解决方案：2PC，TCC，1PC，最终一致性，事务补偿，回滚 （4）数据库的高可用、强一致：Mysql的3种复制方式的问题，主从切换面对的问题，paxos/raft算法在业界的应用 《架构发展：Docker与K8s使用场景及问题》 1.对容器生态圈有一个较为全面概括的认识 2.洞悉企业从Docker镜像构建到用Kubernetes交付应用的全流程 3.掌握Docker与Kubernetes是什么、能解决哪些问题 4.掌握Docker与Kubernetes常见的命令、常见用法、常见操作 5.积累一线大厂的容器应用交付相关的经验，既能对理论有所了解，又能沉淀相关的实操经验
适应人群：1\需要在面对任何业务场景都能给出优雅的架构设计方案的架构师 2\需要培养「以不变应万变」的架构设计能力，用架构设计达到降本增效技术负责人 3\对技术广度、深度有更高追求，需要亲手带领团队引入新工具的核心开发工程师
关键词：其他，架构师
关键词：其他，数据架构
收益目标：通过学习本次课程，学员将学习到以下内容： - 前端基础核心知识 - React核心知识 - React进阶知识，原理，最佳实践等 - React项目搭建实战
关键词：互联网，其他，前端
收益目标：1、提供大语言模型知识体系，帮助学员全面了解中外前沿科技、方法工具和业内最佳实践； 2、通过全过程案例讲解，使学员全面掌握大模型的原理和基于大模型驱动的企业级应用架构设计，在边做边学中增强其解决实际问题的能力； 3、对学员的实际项目进行咨询指导，帮助单位完善数字化人才梯队培养，助力企业融入AI浪潮； 4、为学员课后答疑和持续学习提供网站资源，帮助其掌握数字时代学习新理念，提升其自学的意愿和能力。
适应人群：希望掌握大模型底层原理、底层架构、提示词工程的软件开发人员、售前工程师、在咨询顾问及业务人员
关键词：其他，企业级
收益目标：将系统性方法论层层解构，易于吸收和理解 讲授真实相关行业案例，有细节、有真相 现场互动和情景演练，把知识变成能力和应用
适应人群：企业一号位、业务负责人、产品型管理者、产品经理、技术骨干等
关键词：互联网，产品创新，产品规划，创新
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，需求分析，软件设计，工程师，研发效能
收益目标：1. 掌握DDD+AI的软件研发新模式，提升研发效率 2. 深刻理解，通过领域驱动指导AI生成高质量代码 3. 通过知识库为AI进行DDD编码制定模板与规范 4. 掌握AI生成代码进行软件研发的工具与研发环境
适应人群：1. 关注领域驱动、微服务开发的软件研发工程师 2. 产品经理、研发管理、质量保障等相关人员 3. 关注AI编程的架构师、CTO及其相关人员 4. 关注AI编程发展方向的相关技术人员
关键词：其他，测试用例，领域驱动设计
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