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展開簡介
收益目標：本教程的特點是通俗易懂的配合具體實例講解各種庫和框架的使用。
適應人群：暫無
關鍵詞：互聯(lián)網
收益目標：1. 掌握自動化運維的概念 2. Python 基礎語法與編程 3. 利用Python編寫運維工具 4. 掌握 Ansible 知識并靈活運用 5. 利用Django快速開發(fā)自動化運維系統(tǒng) 6. 編程的思路與運維自動化理念的結合
適應人群：3 年以上Linux運維工作經驗 具有一定Python開發(fā)經驗最佳 行業(yè)不限
關鍵詞：互聯(lián)網，運維，自動化運維，Python
收益目標：掌握自動化運維平臺的構建，能夠快速的交付出一套標準、可靠的線上運維環(huán)境
適應人群：運維人員，具有一定Python開發(fā)經驗最佳
關鍵詞：互聯(lián)網，云計算，運維
收益目標：a) 熟悉python的使用 b) 了解現(xiàn)有python爬取框架的使用 c) 培養(yǎng)解決問題能力,通過workshop的形式,完成python爬取項目 d) 敏捷開發(fā),持續(xù)集成思想的灌輸
適應人群：a) 在校大學生 b) 剛實用python進入職場的小白學員 c) 從業(yè)三五年且對python爬取依然有興趣pythoner
關鍵詞：其他，python, spider, 爬取, 爬蟲，機器學習，敏捷開發(fā)，持續(xù)集成
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)如何進行數字化轉型？ 2.如何根據業(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.數據驅動業(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.數據有哪些不同的收集方法？如何建立有效的數據收集機制？如何獲取競品和行業(yè)數據？ 5.有哪些重要的數據分析方法？如何通過數據分析獲得重要的業(yè)務洞察，并制定相應的業(yè)務策略？應該在什么時候，如何使用哪一種數據方法？ 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生和測量，如何進行客觀準確而不是“拍腦袋”的項目/產品價值預測？
適應人群：正在進行數字化轉型的企業(yè)的業(yè)務、產品、運營、研發(fā)、數據分析人員。 希望學習世界頂尖大數據企業(yè)如何使用數據、獲得洞察、指導決策、建立數據文化的前沿企業(yè)的業(yè)務、產品、運營、研發(fā)、數據分析人員。 所有希望提升數據意識與思維、數據應用能力和數據洞察能力的相關崗位。 需要理解數據如何賦能業(yè)務，并建立數據驅動機制提升經營效率的企業(yè)領導。
關鍵詞：互聯(lián)網，人工智能，大數據，Python，數據分析，轉型，產品管理，數字化轉型，B端產品
收益目標：通過參與本課程，學員將能夠獲得必要的知識和技能，以在各自的領域中有效利用AIGC技術，開發(fā)創(chuàng)新的應用程序，并推動人工智能技術的發(fā)展。 ?理解AIGC和LLM技術：使學員能夠理解AIGC的概念、技術體系以及LLM的工作原理。 ?掌握提示工程：教授學員如何構建和優(yōu)化提示，以改善LLM的輸出質量。 ?開發(fā)環(huán)境搭建：指導學員如何獲取和使用LLM API Key，以及如何使用Python代碼實現(xiàn)流式自動對話。 ?LangChain應用開發(fā)：深入學習LangChain的基本概念，掌握如何使用LangChain調用LLM API，以及如何串聯(lián)不同的組件構建復雜的AIGC應用。 ?記憶與代理機制：了解如何在AIGC應用中保存對話上下文，以及如何使用代理機制進行結構化工具對話。 ?高級應用與工具箱：學習如何實現(xiàn)檢索增強生成、連接數據庫、異步通信機制，以及角色扮演等高級應用。 ?自主可控開發(fā)底座：教授學員如何搭建API Gateway，管理API渠道和令牌，以及如何實現(xiàn)LLM模型的本地運行。 ?低代碼無代碼平臺構建：介紹如何部署低代碼無代碼AIGC應用開發(fā)平臺，如Flowise，并實現(xiàn)基本會話機器人。 ?應用部署：了解應用容器化部署，以及如何借助云服務快速上線自定義LLM應用。 ?項目實戰(zhàn)：通過構建客服Chatbot和知識庫問答系統(tǒng)，讓學員將所學知識應用于實際項目中。
適應人群：本課程適用于以下受眾 ?AI技術愛好者：對人工智能特別是生成式AI感興趣的個人。 ?數據科學家：需要使用LLM進行數據分析和模式識別的專業(yè)人士。 ?軟件開發(fā)者：希望將AIGC集成到其應用程序中的軟件開發(fā)者。 ?產品經理：負責設計和推出基于AIGC技術的產品的產品經理。 ?研究人員和學者：在學術研究中探索AIGC應用的研究人員。 ?企業(yè)決策者：尋求利用AIGC技術改進業(yè)務流程和提高效率的企業(yè)決策者。 ?技術創(chuàng)業(yè)者：正在尋找利用AIGC技術創(chuàng)造新業(yè)務機會的創(chuàng)業(yè)者。
關鍵詞：其他，人工智能，Python，API，容器，容器化，ai，AIGC
收益目標：1. 幫助學員系統(tǒng)性的掌握深度學習的基本原理，以及從基本概念到各個先進模型的轉化 2. 了解研究過程中定義問題設計模型的思路 3. 培養(yǎng)學員面對工程及學術問題的思考解決能力 4. 快速積累深度學習項目經驗
適應人群：1. 想了解和學習深度學習的學習 2. 想學習深度學習的相關從業(yè)人員 3. 想轉行從事深度的學習者
關鍵詞：互聯(lián)網，深度學習，神經網絡，tensorflow，python。
收益目標：暫無
適應人群：1、適合想進入AI領域，或者利用AI提升工作效能的工程師。 2.適合想更全面判斷AI趨勢、或者利用AI為現(xiàn)有業(yè)務賦能的技術管理者
關鍵詞：互聯(lián)網，其他，機器學習，工程師，Python，API，研發(fā)效能
關鍵詞：互聯(lián)網，其他，Python，研發(fā)效能
收益目標：1）深度學習必備基礎知識點 2）神經網絡模型和神經網絡案例實戰(zhàn) 3）神經網絡原理詳解及實戰(zhàn) 4）TensorFlow實戰(zhàn)自然語言處理-Word2Vec 5）深度學習頂級論文算法詳解
關鍵詞：互聯(lián)網，人工智能，機器學習，工程師，Python
關鍵詞：互聯(lián)網，其他，大數據，數據挖掘，Python，SQL，數據分析，Spark，大數據平臺
收益目標：1）覆蓋Tensorflow和Tensorflow上層庫(Keras) 、Tensorflow可視化TensorBoard及原理 2）從TF數據預處理到建模訓練，從圖像預處理到網絡模型，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
關鍵詞：互聯(lián)網，人工智能，機器學習，工程師，Java，Python
活動詳情
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