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收益目標(biāo)：本課程旨在幫助學(xué)員理解和掌握如何使用Azure OpenAI服務(wù)，包括服務(wù)訪問、模型部署、生成式AI應(yīng)用程序的構(gòu)建，以及如何在實際應(yīng)用中集成Azure OpenAI。同時，課程將深入探討提示工程的應(yīng)用，以提升模型效果，并教授如何利用Azure OpenAI生成代碼以協(xié)助開發(fā)過程。最后，課程將指導(dǎo)學(xué)員如何將自己的數(shù)據(jù)與Azure OpenAI服務(wù)結(jié)合，以實現(xiàn)更具個性化的應(yīng)用。
適應(yīng)人群：?對人工智能和深度學(xué)習(xí)有基礎(chǔ)認識，并且對大型語言模型以及生成式人工智能感興趣的初中級開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家。 ?產(chǎn)品經(jīng)理和項目經(jīng)理，希望了解如何在項目中利用 Azure OpenAI 服務(wù)實現(xiàn)生成式人工智能解決方案。 ?對大型語言模型，特別是 Azure OpenAI 服務(wù)，以及生成式模型感興趣的技術(shù)人員，以及對未來科技發(fā)展和最新科技充滿好奇心的人。 ?具備一定的編程經(jīng)驗，并有意愿了解生成式人工智能，這門課程都是有價值的。
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，API，NLP
收益目標(biāo)：1.了解VR/IOT設(shè)計實操案例 2.了解科技趨勢下設(shè)計面臨的變革和應(yīng)做的準(zhǔn)備 3.了解數(shù)字孿生概念在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的落地和應(yīng)用
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)金融，電信，其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算
收益目標(biāo)：首先，對知識圖譜技術(shù)、行業(yè)應(yīng)用全貌會有很清晰的認識?？梢詫W(xué)到一個完整知識圖譜項目全生命周期所涉及到的步驟以及對每個關(guān)鍵問題的解決思路。學(xué)到知識圖譜領(lǐng)域涉及到的人工智能技術(shù)和曾經(jīng)我們踩過的那些坑。由于本人作為人工智能企業(yè)落地一線作戰(zhàn)人員，近3年主持包括金融、能源、設(shè)計院所、制造業(yè)共計15個AI相關(guān)項目落地，具有豐富的AI項目設(shè)計能力，精準(zhǔn)把握AI能力覆蓋邊界，善于將業(yè)務(wù)與技術(shù)想融合，因此有別于科班傳統(tǒng)授課方式，在講解技術(shù)中會穿插講解適用場景，有助于啟發(fā)學(xué)員思考人工智能如何幫助其解決工作中所面臨的問題。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，知識圖譜
收益目標(biāo)：暫無
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，金融，企業(yè)級
收益目標(biāo)：深度復(fù)盤-全方位洞察ChatGPT 市場洞察-了解ChatGPT行業(yè)規(guī)模及國內(nèi)外競品布局方向 技術(shù)分析-掌握ChatGPT不同階段的技術(shù)底層邏輯 行業(yè)展望-學(xué)習(xí)AIGC時代下的多場景商用基礎(chǔ) 商業(yè)方向-探索可落地的商用前景及實施路徑
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，轉(zhuǎn)型，NLP，強化學(xué)習(xí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：1）覆蓋Tensorflow和Tensorflow上層庫(Keras) 、Tensorflow可視化TensorBoard及原理 2）從TF數(shù)據(jù)預(yù)處理到建模訓(xùn)練，從圖像預(yù)處理到網(wǎng)絡(luò)模型，一一覆蓋 3）精講圖像等實戰(zhàn)案例 4）精講自然語言處理等實戰(zhàn)案例
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，工程師，Java，Python
收益目標(biāo)：1. 5G行業(yè)背景理解 2. 5G行業(yè)價值與定義 3. 5G行業(yè)熱門應(yīng)用場景展望 4. “5G+垂直行業(yè)”發(fā)展模式分析 (金融行業(yè)版)
適應(yīng)人群：對5G行業(yè)感興趣，想了解5G行業(yè)發(fā)展前景及產(chǎn)業(yè)趨勢的大中型企業(yè)管理者及相關(guān)目標(biāo)學(xué)員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，知識圖譜
收益目標(biāo)：a)了解常見軟件架構(gòu)的演進過程 b)掌握常見分布式架構(gòu)的優(yōu)缺點和適用場景 c)掌握常見分布式架構(gòu)的典型設(shè)計模式 d)掌握常見分布式架構(gòu)的服務(wù)治理手段
適應(yīng)人群：a)架構(gòu)師 b)開發(fā)人員 有一定的架構(gòu)設(shè)計和實踐經(jīng)驗，有一定的軟件開發(fā)技能。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，架構(gòu)設(shè)計，云計算，轉(zhuǎn)型，變革，分布式，分布式架構(gòu)，設(shè)計模式，服務(wù)治理
收益目標(biāo)：1.深度復(fù)盤-全方位洞察ChatGPT 2.市場洞察-了解ChatGPT行業(yè)規(guī)模及國內(nèi)外競品布局方向 3.技術(shù)分析-掌握ChatGPT不同階段的技術(shù)底層邏輯 4.行業(yè)展望-學(xué)習(xí)AIGC時代下的多場景商用基礎(chǔ) 5.商業(yè)方向-探索可落地的商用前景及實施路徑
適應(yīng)人群：本課程面向信息系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計、開發(fā)、市場分析人員
關(guān)鍵詞：其他
收益目標(biāo)：1、對數(shù)據(jù)挖掘的概念及過程形成清晰的認識； 2、能夠使用R結(jié)合具體方法完成數(shù)據(jù)分析與挖掘工作； 3、能夠熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘基本技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘／機器學(xué)習(xí)算法，并能應(yīng)用于實際案例。
適應(yīng)人群：1、數(shù)據(jù)分析師／挖掘工程師 2、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)或計算機、數(shù)理統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘方向相關(guān)專業(yè)大學(xué)?？苹蛞陨蠈W(xué)歷的學(xué)生或教師； 3、具有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，計劃從事數(shù)據(jù)挖掘工作的職場人士； 4、對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣，想自我提升人士。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)挖掘
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