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展開簡介
收益目標：暫無
適應人群：暫無
關鍵詞：其他，人工智能
收益目標：1. 人工智能的算法原理，設計過程以及構(gòu)建成一個完整的人工智能系統(tǒng)都需要哪些組件以及對應的設計。 2. 從個測試人工智能的模型的方法開始，講解到一個完整的人工智能系統(tǒng)的方方面面的測試方案。 3. 學習以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. 學習以ffmpeg+opencv為基礎如何在計算機視覺場景中構(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人員
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學習，Spark，分布式，深度學習
收益目標：了解智能化測試技術在行業(yè)的應用
關鍵詞：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：?ChatGPT是什么,為何擁有這些能力和局限。 ?讓完全不懂技術的人也能迅速理解AI ?ChatGPT和它背后的技術和機會 ?快速入門提示詞技術，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用 ?快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 ?學習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)容營銷場景中的應用 ?掌握chatGPT 在職場中高效辦公/文案寫作中的應用 ?掌握chatGPT高級應用技巧 ?通過課程學習，學員將能夠洞察GPTs技術在商業(yè)領域的廣泛應用，包括客戶服務、智能助手、個性化推薦等，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戰(zhàn)案例和練習，幫助學員掌握GPTs技術的開發(fā)技巧和商業(yè)應用方法，提升解決實際問題的能力。 ?通過學習GPTs商業(yè)開發(fā)指南課程，學員將具備開發(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。 ?通過學習GPTs技術，學員將激發(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，推動企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
關鍵詞：其他，變革
收益目標：1）覆蓋Tensorflow和Tensorflow可視化TensorBoard及原理 2）從TF數(shù)據(jù)預處理到建模訓練，從圖像預處理到網(wǎng)絡模型，一一覆蓋 3）精講圖像識別對比等最新案例
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能
收益目標：1.掌握如何使用NVIDIA Transfer Learning Toolkit簡化深度學習開發(fā)流程 2.利用NVIDIA Transfer Learning Toolkit 快速優(yōu)化訓練的模型 3.利用NVIDIA Deepstream 快速搭建視頻應用系統(tǒng)
關鍵詞：
收益目標：?深入理解AI+Big Data+Cloud技術在業(yè)界是如何被實際應用到測試領域，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)的測試基礎架構(gòu)的設計思路，清楚理解如何運用ABC技術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的最佳實踐與大型企業(yè)案例； ?涉及的案例全部來自大公司的實際項目，在保證基礎理論架構(gòu)清晰的基礎上，注重實踐與應用；
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，軟件架構(gòu)，架構(gòu)設計，大數(shù)據(jù)，云計算，微服務，DevOps，軟件測試，自動化測試，分布式
關鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，變革
收益目標：1.學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)與機遇，以及對應問題的解決之道--聯(lián)邦智能。 2.通過對聯(lián)邦智能基本知識的學習，進一步了解聯(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.通過講師分享的實際案例，引發(fā)學員的思考啟示，思考在各自實踐中可借鑒或應用的點。 4.通過小組內(nèi)部互動或小組之間的PK的過程，讓學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，拉近學員之間的關系，以利討論成果，互相分享。
關鍵詞：其他，人工智能，機器學習
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