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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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