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展開簡介
收益目標：（1）解釋機器學習理論的概念 （2）介紹常見的機器學習模型 （3）深度學習的理論與應用
適應人群：（1）開發(fā)者 （2）架構師 （3）測試工程師 （4）研究工程師
關鍵詞：其他，人工智能，機器學習
收益目標：1. 什么是智能制造，為什么知識在智能制造中處于核心的位置 2. 系統(tǒng)了解人工智能、認知智能和知識圖譜的發(fā)展脈絡和技術體系 3. 系統(tǒng)了解知識圖譜的構建、存儲和應用技術； 4. 全面了解知識圖譜在智能制造中設計研發(fā)、生產(chǎn)制造和售后服務等不同環(huán)節(jié)的應用實 踐。
適應人群：中高層領導、團隊負責人、項目負責人等； 對認知智能和知識圖譜有興趣的高端職位人員等
關鍵詞：其他，人工智能，轉型，知識圖譜，金融，智能制造
收益目標：1. 深入理解大語言模型的核心技術 2. 掌握大語言模型的實現(xiàn)過程 3. 洞察大語言模型的未來發(fā)展方向和應用前景
適應人群：人工智能相關的工程師或技術經(jīng)理 了解自然語言處理（NLP）相關技術，并對最新的大語言模型研究、開源項目和大語言模型行業(yè)動態(tài)有一定的了解和興趣，尤其在使用大語言模型方面的實踐經(jīng)驗會更加有幫助。 人工智能相關研究人員 特別是計算機科學、人工智能以及語言學等相關領域的研究人員，可能將大語言模型用于教學和研究項目
關鍵詞：其他，人工智能，創(chuàng)新
收益目標：1.理解云原生架構下Java應用的挑戰(zhàn)與機遇； 2.掌握Java性能優(yōu)化的關鍵工具和策略； 3.學習提升研發(fā)流程效率的現(xiàn)代方法和工具； 4.了解AI將如何促進研發(fā)效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量數(shù)據(jù)庫等新興領域的應用案例； 6.洞察Java技術的未來發(fā)展，把握技術趨勢；
適應人群：暫無
關鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，Java，轉型，企業(yè)級，數(shù)字化轉型
收益目標：1、全盤工具-學習AIGC及其它AI大模型工作的使用技巧 2、提效方法-掌握在實際工作中有效應用AI工具，提升工作效率 3、實操落地-通過實戰(zhàn)演練，提升AI工具的實際操作能力
適應人群：力求幫助企業(yè)降本增效的各科研崗位骨干及員工、有特定工作場景需求的部門員工、職場新生代新力量、 及對AIGC行業(yè)感興趣的企業(yè)管理者或骨干成員。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品經(jīng)理，產(chǎn)品運營，人工智能，工程師，數(shù)據(jù)分析，大模型，AIGC
收益目標：1、大數(shù)據(jù)革命對銷售服務帶來的挑戰(zhàn)和機遇 2、中美知名企業(yè)用大數(shù)據(jù)提升營銷的成功經(jīng)驗和失敗教訓分享 3、運用大數(shù)據(jù)促進營銷管理和運營的方法和路線圖 4、通過現(xiàn)場模擬實戰(zhàn)案例, 全面掌握運用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新銷售服務的實戰(zhàn)技巧
適應人群：傳統(tǒng)企業(yè)的營銷高管和資深區(qū)域經(jīng)理。一切對運用大數(shù)據(jù)做銷售服務創(chuàng)新感興趣的中高層管理人士。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)
收益目標：通過學習本次課程，學員將學習到以下內(nèi)容： 科學世界觀；計算發(fā)展簡史；人工智能技術本質；區(qū)塊鏈基本概念； 元宇宙與應用場景；信息技術的未來
適應人群：本課程適合對該議題有興趣的學員，期待但是不要求有計算機技術背景。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，元宇宙
收益目標：?理解原理：深入理解GitHub Copilot的工作原理和其背后的AI技術。 ?環(huán)境搭建：學習如何在不同環(huán)境中部署和初始化GitHub Copilot。 ?高效使用：掌握使用提示詞的技巧，以提高與GitHub Copilot的交互效率。 ?編程實踐：通過.NET和Node.js的實戰(zhàn)演練，學習如何快速開發(fā)云上應用。 ?技能提升：增強編程能力，特別是在使用現(xiàn)代編程工具和框架方面的技能
關鍵詞：其他，人工智能
收益目標：暫無
適應人群：1、適合想進入AI領域，或者利用AI提升工作效能的職場人員。 2、適合想更全面判斷AI趨勢、或者利用AI為現(xiàn)有業(yè)務賦能的技術/業(yè)務管理者。
適應人群：力求幫助企業(yè)降本增效的各崗位骨干及員工、有特定工作場景需求的市場部門員工、市場部門管理者或骨干成員。
收益目標：1.了解VR/IOT設計實操案例 2.了解科技趨勢下設計面臨的變革和應做的準備 3.了解數(shù)字孿生概念在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的落地和應用
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算
收益目標：通過本課程的學習，可以幫助學員找到如下問題的答案： 1.什么是數(shù)字化轉型？分哪幾個階段？如何提供價值？傳統(tǒng)企業(yè)如何進行數(shù)字化轉型？ 2.如何根據(jù)業(yè)務目標建立精確不冗余的指標體系，并通過指標體系驅動業(yè)務目標達成？ 3.數(shù)據(jù)驅動業(yè)務增長有哪幾種的底層機制？該如何建立機制和獲得機制的賦能？ 4.數(shù)據(jù)有哪些不同的收集方法？如何建立有效的數(shù)據(jù)收集機制？如何獲取競品和行業(yè)數(shù)據(jù)？ 5.有哪些重要的數(shù)據(jù)分析方法？如何通過數(shù)據(jù)分析獲得重要的業(yè)務洞察，并制定相應的業(yè)務策略？應該在什么時候，如何使用哪一種數(shù)據(jù)方法？ 6.立項和做決策時，往往需要對候選項目進行價值分析，但價值要項目落地后才能實際產(chǎn)生和測量，如何進行客觀準確而不是“拍腦袋”的項目/產(chǎn)品價值預測？
適應人群：正在進行數(shù)字化轉型的企業(yè)的業(yè)務、產(chǎn)品、運營、研發(fā)、數(shù)據(jù)分析人員。 希望學習世界頂尖大數(shù)據(jù)企業(yè)如何使用數(shù)據(jù)、獲得洞察、指導決策、建立數(shù)據(jù)文化的前沿企業(yè)的業(yè)務、產(chǎn)品、運營、研發(fā)、數(shù)據(jù)分析人員。 所有希望提升數(shù)據(jù)意識與思維、數(shù)據(jù)應用能力和數(shù)據(jù)洞察能力的相關崗位。 需要理解數(shù)據(jù)如何賦能業(yè)務，并建立數(shù)據(jù)驅動機制提升經(jīng)營效率的企業(yè)領導。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，Python，數(shù)據(jù)分析，轉型，產(chǎn)品管理，數(shù)字化轉型，B端產(chǎn)品
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