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收益目標(biāo)：1）覆蓋Tensorflow和Tensorflow上層庫(kù)(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(shí)戰(zhàn)案例 4）精講自然語(yǔ)言處理等實(shí)戰(zhàn)案例
適應(yīng)人群：暫無(wú)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，工程師，Java，Python
收益目標(biāo)：暫無(wú)
適應(yīng)人群：1、適合想進(jìn)入AI領(lǐng)域，或者利用AI提升工作效能的工程師。 2、適合想開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品，或者使用開(kāi)源大模型構(gòu)建垂直業(yè)務(wù)模型的工程師。 3、適合想更全面判斷AI趨勢(shì)、或者利用AI為現(xiàn)有業(yè)務(wù)賦能的技術(shù)管理者。
關(guān)鍵詞：其他，機(jī)器學(xué)習(xí)，工程師，Java，Python，API，研發(fā)效能，大模型
收益目標(biāo)：掌握MCP等前沿大模型應(yīng)用工程技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用 能夠在普通開(kāi)發(fā)環(huán)境中部署和運(yùn)行開(kāi)源大模型 構(gòu)建適合團(tuán)隊(duì)需求的AI輔助工具 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于多模型協(xié)作的復(fù)雜系統(tǒng) 優(yōu)化IT流程并提高團(tuán)隊(duì)工作效率 制定企業(yè)AI應(yīng)用路線圖和最佳實(shí)踐
適應(yīng)人群：軟件開(kāi)發(fā)工程師與團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 DevOps與SRE工程師 IT運(yùn)維人員與系統(tǒng)管理員 技術(shù)經(jīng)理與IT項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 希望提升團(tuán)隊(duì)AI能力的技術(shù)決策者
關(guān)鍵詞：其他，運(yùn)維，工程師，Python，API，轉(zhuǎn)型，企業(yè)級(jí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大模型
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，Python
適應(yīng)人群：技術(shù)經(jīng)理，開(kāi)發(fā)骨干，資質(zhì)高的新員工，重點(diǎn)產(chǎn)品、新產(chǎn)品、重構(gòu)團(tuán)隊(duì)的全體開(kāi)發(fā)人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，面向?qū)ο?/p>
收益目標(biāo)：通過(guò)課程學(xué)習(xí)，可以理解機(jī)器學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù)；了解深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用；能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書(shū)寫(xiě)代碼，初步勝任使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等工作。
適應(yīng)人群：具備一定的Python和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望深入了解深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、GAN、時(shí)間序列分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等實(shí)用化技術(shù)的光大工程技術(shù)人員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
收益目標(biāo)：（1）最新的前沿OCR技術(shù)進(jìn)展及發(fā)展方向 （2）解析8.6M超輕量中英文OCR模型是如何打造的 （3）從訓(xùn)練到部署的完整解決方案（含真實(shí)企業(yè)案例） （4）傳授GitHub Trending 全球榜第一名登頂經(jīng)驗(yàn)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1.推薦系統(tǒng)算法基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型 2.數(shù)據(jù)集分析和推薦系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu) 3.特征工程 4.基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦 5.基于協(xié)同過(guò)濾和隱特征的商品推薦 6.完成推薦系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)和算法驗(yàn)證
適應(yīng)人群：有Python編程經(jīng)驗(yàn) 至少1年軟件工程研發(fā)經(jīng)驗(yàn) 初步掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論基礎(chǔ)
適應(yīng)人群：開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、商業(yè)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理，以及所有對(duì)利用LLM感興趣的人。
關(guān)鍵詞：其他
收益目標(biāo)：1、使企業(yè)管理者制定決策時(shí)有數(shù)據(jù)可依； 2、使學(xué)員徹底理解數(shù)據(jù)可視化的概念、技術(shù)、思維模式； 3、使學(xué)員具備數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、信息提取的能力； 4、使學(xué)員具備繪制數(shù)據(jù)可視化圖形的能力； 5、使學(xué)員具備利用圖形輔助思考的能力。
適應(yīng)人群：1、本課程適合于想通過(guò)數(shù)據(jù)化決策制定企業(yè)戰(zhàn)略的決策者； 2、適合于經(jīng)常需要匯報(bào)工作的管理者； 3、對(duì)數(shù)據(jù)可視化分析、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)等感興趣的人士； 4、對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘算法等感興趣的人士； 5、對(duì)Tableau感興趣的數(shù)據(jù)分析人士；
關(guān)鍵詞：我是運(yùn)維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算
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