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展開簡介
收益目標：1 能夠編寫具有Python風格的代碼 2 掌握裝飾器、魔術方法、 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
適應人群：1 了解數(shù)據(jù)結構和算法的基本概念 2 了解Python語言的基礎語法：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)絡協(xié)議如：Linux、HTTP、TCP
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學習，Python，深度學習
收益目標：1.理解云原生架構下Java應用的挑戰(zhàn)與機遇； 2.掌握Java性能優(yōu)化的關鍵工具和策略； 3.學習提升研發(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)庫等新興領域的應用案例； 6.洞察Java技術的未來發(fā)展，把握技術趨勢；
適應人群：暫無
關鍵詞：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：a) 深度了解TensorFlow的系統(tǒng)架構，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習的基本算法原理，并使用TensorFlow實現(xiàn)。
適應人群：a) 具有1年及以上工作經(jīng)驗，并期望掌握深度學習算法，TensorFlow系統(tǒng)架構，及其運行機制的研發(fā)工程師，算法工程師，及其架構師。
關鍵詞：其他，人工智能，機器學習，深度學習，TensorFlow
收益目標：1、對金融系統(tǒng)服務化過程、業(yè)務中臺建設過程、架構演進過程進行詳細介紹，深入剖析服務化和中臺建設過程中遇到的應用拆分、數(shù)據(jù)拆分和團隊拆分導致開發(fā)困局、運維困局等一系列問題和挑戰(zhàn)，如何通過服務治理體系和技術來解決，使學員對服務治理的概念有更深更清晰的認識； 2、介紹管理、度量、管控三位一體，線上、線下治理結合的一體化服務治理體系，使學員全面了解服務治理體系的理論以及方法，通過現(xiàn)場穿插討論，直擊學員在日常工作中遇到的痛點，啟發(fā)學員通過一體化的服務治理體系來解決實際問題； 3、介紹服務治理體系的落地實施過程，包括服務標準化、服務編制等基礎環(huán)節(jié)，以及鏈路跟蹤、熔斷限流、服務路由、服務降級、靜態(tài)服務調(diào)用關系圖等技術組件，使學員掌握服務治理的關鍵技術； 4、介紹服務治理的實施策略與場景，包括服務架構優(yōu)化、線上和線下度量指標體系、虛擬化管理、線上全鏈路壓測、快速故障分析、敏捷應用發(fā)布等，使學員掌握服務治理體系如何實施； 5、介紹與服務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，使學員將來實施服務治理更有可行性。
適應人群：從事軟件研發(fā)的開發(fā)工程師、架構師、項目經(jīng)理和技術管理者。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，架構設計，機器學習，微服務，金融
收益目標：本課程旨在幫助學員理解和掌握如何使用Azure OpenAI服務，包括服務訪問、模型部署、生成式AI應用程序的構建，以及如何在實際應用中集成Azure OpenAI。同時，課程將深入探討提示工程的應用，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，課程將指導學員如何將自己的數(shù)據(jù)與Azure OpenAI服務結合，以實現(xiàn)更具個性化的應用。
適應人群：?對人工智能和深度學習有基礎認識，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，以及生成式模型感興趣的技術人員，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。
關鍵詞：其他，人工智能，API，NLP
收益目標：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、交流和學習來自各行業(yè)的最佳實踐與經(jīng)驗
適應人群：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：暫無
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，人工智能，金融，企業(yè)級，大模型，AIGC，企業(yè)私有化訓練，大模型應用場景
收益目標：1.知識收獲：學員將全面了解機器人行業(yè)的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀與趨勢，掌握服務機器人和人形機器人的核心技術架構、傳感器應用、AI技術融合等關鍵知識點。同時，學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)鏈構成、系統(tǒng)架構以及關鍵性能指標對比。 2.能力提升：通過課程學習，學員能夠培養(yǎng)分析機器人產(chǎn)品技術架構和應用場景的能力，學會評估機器人產(chǎn)品的性能和市場競爭力。此外，學員還能提升對機器人行業(yè)創(chuàng)新技術和未來發(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)展做好準備。 3.職業(yè)發(fā)展：對于有志于進入機器人行業(yè)的學員，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)在相關領域的從業(yè)者，課程內(nèi)容有助于其拓寬知識面，提升技術水平，更好地應對行業(yè)內(nèi)的技術挑戰(zhàn)和職業(yè)晉升需求。
適應人群：1.機器人行業(yè)初學者：包括對機器人行業(yè)感興趣的科技愛好者、創(chuàng)業(yè)者等，他們希望通過學習了解機器人行業(yè)的基礎知識、技術架構和應用領域，尋找行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)機會或為進入該領域做好準備。 2.相關專業(yè)學生：如機械工程、電子信息工程、計算機科學等相關專業(yè)的學生，他們需要系統(tǒng)地學習機器人行業(yè)的專業(yè)知識，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎，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、技術創(chuàng)新和市場動態(tài)，以便做出準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。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，轉(zhuǎn)型，創(chuàng)新
關鍵詞：傳統(tǒng)金融，人工智能，機器學習，變革，大模型
收益目標：1）深度學習必備基礎知識點 2）神經(jīng)網(wǎng)絡模型和神經(jīng)網(wǎng)絡案例實戰(zhàn) 3）神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)，人工智能，機器學習，工程師，Python
收益目標：首先，對知識圖譜技術、行業(yè)應用全貌會有很清晰的認識?？梢詫W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鍵問題的解決思路。學到知識圖譜領域涉及到的人工智能技術和曾經(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、設計院所、制造業(yè)共計15個AI相關項目落地，具有豐富的AI項目設計能力，精準把握AI能力覆蓋邊界，善于將業(yè)務與技術想融合，因此有別于科班傳統(tǒng)授課方式，在講解技術中會穿插講解適用場景，有助于啟發(fā)學員思考人工智能如何幫助其解決工作中所面臨的問題。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，知識圖譜
關鍵詞：其他，人工智能，金融，企業(yè)級
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