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展開簡介
收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：其他，人工智能
收益目標(biāo)：1. 人工智能的算法原理，設(shè)計(jì)過程以及構(gòu)建成一個(gè)完整的人工智能系統(tǒng)都需要哪些組件以及對應(yīng)的設(shè)計(jì)。 2. 從個(gè)測試人工智能的模型的方法開始，講解到一個(gè)完整的人工智能系統(tǒng)的方方面面的測試方案。 3. 學(xué)習(xí)以spark為例講解在人工智能系統(tǒng)中，如何構(gòu)建和處理測試數(shù)據(jù)。 4. 學(xué)習(xí)以ffmpeg+opencv為基礎(chǔ)如何在計(jì)算機(jī)視覺場景中構(gòu)建和處理測試數(shù)據(jù)。 5. 以yolo為例，講解如何在使用人工智能來輔助測試人工智能系統(tǒng)。
適應(yīng)人群：在人工智能背景下工作的測試人員，或者對人工智能感興趣的技術(shù)人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，Spark，分布式，深度學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：了解智能化測試技術(shù)在行業(yè)的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，軟件測試，自動化測試，單元測試
收益目標(biāo)：?ChatGPT是什么,為何擁有這些能力和局限。 ?讓完全不懂技術(shù)的人也能迅速理解AI ?ChatGPT和它背后的技術(shù)和機(jī)會 ?快速入門提示詞技術(shù)，獲得競爭優(yōu)勢 ?了解提示詞工程師的職業(yè)內(nèi)容 ?掌握ChatGPT提示詞的撰寫與優(yōu)化技巧 ?熟悉不同類型提示詞及其應(yīng)用 ?快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 ?學(xué)習(xí)并掌握提示詞撰寫的底層邏輯，寫作步驟及高級技巧 ?掌握chatGPT在新媒體營銷，內(nèi)容營銷場景中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT 在職場中高效辦公/文案寫作中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT高級應(yīng)用技巧 ?通過課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠洞察GPTs技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，包括客戶服務(wù)、智能助手、個(gè)性化推薦等，為企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展提供新的思路。 ?課程將提供豐富的實(shí)戰(zhàn)案例和練習(xí)，幫助學(xué)員掌握GPTs技術(shù)的開發(fā)技巧和商業(yè)應(yīng)用方法，提升解決實(shí)際問題的能力。 ?通過學(xué)習(xí)GPTs商業(yè)開發(fā)指南課程，學(xué)員將具備開發(fā)智能對話系統(tǒng)的能力，使企業(yè)在市場競爭中占據(jù)先機(jī)。 ?通過學(xué)習(xí)GPTs技術(shù)，學(xué)員將激發(fā)創(chuàng)新思維，為企業(yè)帶來新的商業(yè)模式和產(chǎn)品創(chuàng)新點(diǎn)，推動企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞：其他，變革
收益目標(biāo)：1）覆蓋Tensorflow和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）精講圖像識別對比等最新案例
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能
收益目標(biāo)：1.掌握如何使用NVIDIA Transfer Learning Toolkit簡化深度學(xué)習(xí)開發(fā)流程 2.利用NVIDIA Transfer Learning Toolkit 快速優(yōu)化訓(xùn)練的模型 3.利用NVIDIA Deepstream 快速搭建視頻應(yīng)用系統(tǒng)
關(guān)鍵詞：
收益目標(biāo)：?深入理解AI+Big Data+Cloud技術(shù)在業(yè)界是如何被實(shí)際應(yīng)用到測試領(lǐng)域，并如何在研發(fā)效能方面發(fā)揮巨大作用； ?深入理解大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的測試基礎(chǔ)架構(gòu)的設(shè)計(jì)思路，清楚理解如何運(yùn)用ABC技術(shù)來面對海量測試需求引出的一系列難題； ?深入理解測試中臺建設(shè)的最佳實(shí)踐與大型企業(yè)案例； ?涉及的案例全部來自大公司的實(shí)際項(xiàng)目，在保證基礎(chǔ)理論架構(gòu)清晰的基礎(chǔ)上，注重實(shí)踐與應(yīng)用；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，軟件架構(gòu)，架構(gòu)設(shè)計(jì)，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算，微服務(wù)，DevOps，軟件測試，自動化測試，分布式
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，變革
收益目標(biāo)：1.學(xué)員將能夠在講師的深度分享中了解目前人工智能落地所遇到的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，以及對應(yīng)問題的解決之道--聯(lián)邦智能。 2.通過對聯(lián)邦智能基本知識的學(xué)習(xí)，進(jìn)一步了解聯(lián)邦智能的優(yōu)勢所在，對于構(gòu)成聯(lián)邦智能有更深入的理解。 3.通過講師分享的實(shí)際案例，引發(fā)學(xué)員的思考啟示，思考在各自實(shí)踐中可借鑒或應(yīng)用的點(diǎn)。 4.通過小組內(nèi)部互動或小組之間的PK的過程，讓學(xué)員之間可以互相交流意見、激湯腦力、共同創(chuàng)造。透過凝聚意識的過程，拉近學(xué)員之間的關(guān)系，以利討論成果，互相分享。
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)
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