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展開簡介
收益目標:暫無
適應(yīng)人群:機器學(xué)習(xí)工程師、AI 開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理,以及希望利用大模型構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用的企業(yè)技術(shù)人員。
關(guān)鍵詞:其他,企業(yè)級,大模型
收益目標:? 體驗到真實敏捷Scrum團隊中的協(xié)作方式 ? 理解測試先行的理念,學(xué)會測試驅(qū)動開發(fā)TDD等方法 ? 學(xué)會識別代碼壞味道,并通過小步重構(gòu)來改善架構(gòu)與設(shè)計 ? 培養(yǎng)書寫整潔代碼、有效單元測試的習(xí)慣 ? 理解持續(xù)集成和分層測試
適應(yīng)人群:暫無
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),支付平臺,電信,持續(xù)集成,軟件測試,單元測試
收益目標:快速入門自然語言處理 掌握深度學(xué)習(xí)PyTorch框架使用方法 熟練進行項目開發(fā) 提供實戰(zhàn)模板,快速提升深度學(xué)習(xí)的實際項目經(jīng)驗 了解目前技術(shù)趨勢
適應(yīng)人群:1. 有python開發(fā)基礎(chǔ)的 2. 有機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)
收益目標:1.掌握AI測試工具使用:熟悉Applitools、MABL等主流工具。 2.提升GUI測試自動化能力:學(xué)會元素識別、斷言及并行化測試。 3.理解AI技術(shù)在測試中的應(yīng)用:深入學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。 4.學(xué)會大語言模型優(yōu)化策略:掌握提示詞工程、模型微調(diào)等技巧。 5.提升測試數(shù)據(jù)生成效率:利用AI技術(shù)自動化生成測試數(shù)據(jù)。 6.增強測試結(jié)果驗證能力:運用AI進行圖像識別、文本校驗等驗證。
適應(yīng)人群:初中高級測試工程師、自動化測試開發(fā)人員、測試組長、測試經(jīng)理、SQA人員
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),軟件測試
收益目標:本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark平臺的構(gòu)建流程,涉及Spark系統(tǒng)基礎(chǔ)知識,概念及架構(gòu), Spark實戰(zhàn)技巧,Spark經(jīng)典案例等。 通過本課程實踐,幫助學(xué)員對Spark生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認識;理解Spark系統(tǒng)適用的場景;掌握Spark初中級應(yīng)用開發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spark集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標準;了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。
適應(yīng)人群:各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員。對于懷有設(shè)計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),電商,支付平臺,傳統(tǒng)金融,互聯(lián)網(wǎng)金融,可穿戴設(shè)備,醫(yī)療,智能家居,車聯(lián)網(wǎng),安全,制造,電信,政府機構(gòu),稅務(wù),快消品,其他,大數(shù)據(jù)
收益目標:快速入門圖像識別 了解目前技術(shù)趨勢 動手開發(fā)
適應(yīng)人群:1. 有python開發(fā)基礎(chǔ)的
收益目標:1、掌握CICD流程,提升項目交付效率。 2、學(xué)會使用Jenkins實現(xiàn)持續(xù)集成。 3、理解DevOps體系,促進團隊協(xié)作。 4、掌握自動化測試框架,提高測試效率。 5、學(xué)會代碼質(zhì)量評估,提升代碼質(zhì)量。 6、掌握持續(xù)部署方法,實現(xiàn)自動化部署。
適應(yīng)人群:IT項目管理人員 軟件開發(fā)工程師 測試工程師 DevOps工程師 敏捷教練 技術(shù)團隊負責人
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),持續(xù)集成,DevOps,自動化測試
收益目標:1、 人工智能基礎(chǔ)、技術(shù)及其體系; 2、 人工智能的問題求解及技術(shù)實現(xiàn); 3、 人工智能的學(xué)習(xí)方式; 4、 人工智能行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展; 5、 主流人工智能實驗平臺部署; 6、 人工智能機器學(xué)習(xí)的算法模型的應(yīng)用實踐
適應(yīng)人群:1、 即將投身于人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的企業(yè)或者個人; 2、 系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員; 3、 政府機關(guān),金融保險、移動互聯(lián)網(wǎng)、能源行業(yè)等人工智能相關(guān)人員; 4、 高校、科研院所統(tǒng)計分析研究員,涉及到人工智能的人員;
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),人工智能,大數(shù)據(jù),機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)分析
收益目標:通過介紹大數(shù)據(jù)的核心計算和存儲組件,以及整個完整的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu),結(jié)合具體的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)案例分析,讓大家了解和掌握大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識、最新的發(fā)展趨勢,以及如何應(yīng)用到實際項目實踐中。
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù),機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)分析
收益目標:1. 學(xué)習(xí)到當前最流行的云原生架構(gòu)下,測試人員應(yīng)該如何搭建測試體系的全部內(nèi)容 2. 可以學(xué)習(xí)到當前最流行的測試項目的實現(xiàn)細節(jié)。 比如混沌工程,穩(wěn)定性測試等 3. 課程中的演示項目可直接拿到客戶的項目中使用??焖賹崿F(xiàn)價值。
適應(yīng)人群:在容器領(lǐng)域工作或?qū)θ萜骷夹g(shù)感興趣的測試人員
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),Docker
收益目標:1,整體把握機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向 2,了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺的技術(shù)框架 3,理解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù) 4,了解深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)在當前工業(yè)界的落地應(yīng)用 5,了解AI頂會論文和最新技術(shù)熱點
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),其他,人工智能,機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,項目管理,深度學(xué)習(xí)
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