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收益目標(biāo)：1 能夠編寫具有Python風(fēng)格的代碼 2 掌握裝飾器、魔術(shù)方法、 鴨子類型、動態(tài)屬性等Python高級概念 3 使用Python開發(fā)后端程序的最佳實踐
適應(yīng)人群：1 了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基本概念 2 了解Python語言的基礎(chǔ)語法：如變量賦值、判斷循環(huán)、函數(shù)、類、文件操作、異常 3 熟悉常見的操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議如：Linux、HTTP、TCP
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，Python，深度學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1.理解云原生架構(gòu)下Java應(yīng)用的挑戰(zhàn)與機遇； 2.掌握J(rèn)ava性能優(yōu)化的關(guān)鍵工具和策略； 3.學(xué)習(xí)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(lǐng)域的應(yīng)用案例； 6.洞察Java技術(shù)的未來發(fā)展，把握技術(shù)趨勢；
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，Java，轉(zhuǎn)型，企業(yè)級，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：a) 深度了解TensorFlow的系統(tǒng)架構(gòu)，組件交互，及其內(nèi)核工作與運行機制； b) 深度了解TensorFlow的編程模型，及其靈活運用深度學(xué)習(xí)的基本算法原理，并使用TensorFlow實現(xiàn)。
適應(yīng)人群：a) 具有1年及以上工作經(jīng)驗，并期望掌握深度學(xué)習(xí)算法，TensorFlow系統(tǒng)架構(gòu)，及其運行機制的研發(fā)工程師，算法工程師，及其架構(gòu)師。
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，TensorFlow
收益目標(biāo)：1、對金融系統(tǒng)服務(wù)化過程、業(yè)務(wù)中臺建設(shè)過程、架構(gòu)演進過程進行詳細(xì)介紹，深入剖析服務(wù)化和中臺建設(shè)過程中遇到的應(yīng)用拆分、數(shù)據(jù)拆分和團隊拆分導(dǎo)致開發(fā)困局、運維困局等一系列問題和挑戰(zhàn)，如何通過服務(wù)治理體系和技術(shù)來解決，使學(xué)員對服務(wù)治理的概念有更深更清晰的認(rèn)識； 2、介紹管理、度量、管控三位一體，線上、線下治理結(jié)合的一體化服務(wù)治理體系，使學(xué)員全面了解服務(wù)治理體系的理論以及方法，通過現(xiàn)場穿插討論，直擊學(xué)員在日常工作中遇到的痛點，啟發(fā)學(xué)員通過一體化的服務(wù)治理體系來解決實際問題； 3、介紹服務(wù)治理體系的落地實施過程，包括服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、服務(wù)編制等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，以及鏈路跟蹤、熔斷限流、服務(wù)路由、服務(wù)降級、靜態(tài)服務(wù)調(diào)用關(guān)系圖等技術(shù)組件，使學(xué)員掌握服務(wù)治理的關(guān)鍵技術(shù)； 4、介紹服務(wù)治理的實施策略與場景，包括服務(wù)架構(gòu)優(yōu)化、線上和線下度量指標(biāo)體系、虛擬化管理、線上全鏈路壓測、快速故障分析、敏捷應(yīng)用發(fā)布等，使學(xué)員掌握服務(wù)治理體系如何實施； 5、介紹與服務(wù)治理配套的敏捷團隊管理和研發(fā)模式，以及如何度量管理和研發(fā)過程，提升研發(fā)效率和質(zhì)量，使學(xué)員將來實施服務(wù)治理更有可行性。
適應(yīng)人群：從事軟件研發(fā)的開發(fā)工程師、架構(gòu)師、項目經(jīng)理和技術(shù)管理者。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，架構(gòu)設(shè)計，機器學(xué)習(xí)，微服務(wù)，金融
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(rèn)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、理解AIGC及其它AI大模型的核心原理和使用技巧 2、掌握在實際工作中有效應(yīng)用AI工具，提升工作效率 3、通過實戰(zhàn)演練，提升AI工具的實際操作能力 4、交流和學(xué)習(xí)來自各行業(yè)的最佳實踐與經(jīng)驗
適應(yīng)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(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品經(jīng)理，人工智能，工程師，數(shù)據(jù)分析，金融，大模型，AIGC
收益目標(biāo)：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，人工智能，金融，企業(yè)級，大模型，AIGC，企業(yè)私有化訓(xùn)練，大模型應(yīng)用場景
收益目標(biāo)：1.知識收獲：學(xué)員將全面了解機器人行業(yè)的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀與趨勢，掌握服務(wù)機器人和人形機器人的核心技術(shù)架構(gòu)、傳感器應(yīng)用、AI技術(shù)融合等關(guān)鍵知識點。同時，學(xué)員還能深入了解國內(nèi)外人形機器人的產(chǎn)品定義、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成、系統(tǒng)架構(gòu)以及關(guān)鍵性能指標(biāo)對比。 2.能力提升：通過課程學(xué)習(xí)，學(xué)員能夠培養(yǎng)分析機器人產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用場景的能力，學(xué)會評估機器人產(chǎn)品的性能和市場競爭力。此外，學(xué)員還能提升對機器人行業(yè)創(chuàng)新技術(shù)和未來發(fā)展趨勢的敏銳洞察力，為在行業(yè)中進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)或職業(yè)發(fā)展做好準(zhǔn)備。 3.職業(yè)發(fā)展：對于有志于進入機器人行業(yè)的學(xué)員，本課程將幫助其快速積累專業(yè)知識，明確職業(yè)發(fā)展方向，增強在求職過程中的競爭力。對于已經(jīng)在相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者，課程內(nèi)容有助于其拓寬知識面，提升技術(shù)水平，更好地應(yīng)對行業(yè)內(nèi)的技術(shù)挑戰(zhàn)和職業(yè)晉升需求。
適應(yīng)人群：1.機器人行業(yè)初學(xué)者：包括對機器人行業(yè)感興趣的科技愛好者、創(chuàng)業(yè)者等，他們希望通過學(xué)習(xí)了解機器人行業(yè)的基礎(chǔ)知識、技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域，尋找行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)機會或為進入該領(lǐng)域做好準(zhǔn)備。 2.相關(guān)專業(yè)學(xué)生：如機械工程、電子信息工程、計算機科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，他們需要系統(tǒng)地學(xué)習(xí)機器人行業(yè)的專業(yè)知識，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)，本課程能夠幫助其拓寬面知識，提升專業(yè)素養(yǎng)。 3.科技投資人與分析師：他們需要深入了解機器人行業(yè)的發(fā)展趨勢、技術(shù)創(chuàng)新和市場動態(tài)，以便做出準(zhǔn)確的投資決策或行業(yè)分析。本課程提供的全面且深入的行業(yè)知識，有助于他們把握機器人行業(yè)的投資機會和市場前景。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，轉(zhuǎn)型，創(chuàng)新
關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)金融，人工智能，機器學(xué)習(xí)，變革，大模型
收益目標(biāo)：1）深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識點 2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實戰(zhàn) 3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理詳解及實戰(zhàn) 4）TensorFlow實戰(zhàn)自然語言處理-Word2Vec 5）深度學(xué)習(xí)頂級論文算法詳解
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，工程師，Python
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(rèn)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
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，金融，企業(yè)級
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