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展開簡介
收益目標：1.跨越門檻：快速消除初入人工智能領域的陌生與畏懼感。 2.認知提升：深入理解大語言模型的工作原理及其在多種場景下的實際應用。 3.編程技能：非編程背景的學員也能通過課程提供的積木代碼嘗試編寫和改進代碼。 4.項目實戰(zhàn)：圍繞假想產(chǎn)品實際操作 LLM 平臺，解決實際問題。 5.自學賦能：通過對 Langchain 框架的解讀、基于 ChatGpt 的自動化編程，讓沒有 AI 和 python 基礎的學員在課后仍然能編寫和擴展應用
適應人群：1、希望成為?LLM 產(chǎn)品經(jīng)理?的專業(yè)人士，希望了解 LLM 的商業(yè)和技術應用。 2、想要轉(zhuǎn)型成為?LLM 軟件工程師的開發(fā)者，希望通過實際編程加深對 LLM 的理解。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，ai
收益目標：? 深入理解微服務架構(gòu)的前世今生，能夠站在架構(gòu)師的角度深入理解微服務的核心思想與具體技術 ? 深入理解微服務測試的挑戰(zhàn)和應對策略，能夠處理實際項目中典型的微服務測試難題 ? 深入理解微服務測試所必須掌握的核心技術，包括API自動化測試技術，測試數(shù)據(jù)構(gòu)造技術，測試環(huán)境準備的最佳實踐等等 ? 深入理解基于消費者契約的微服務測試方法，能夠?qū)⒃摲椒ê蛡鹘y(tǒng)測試方法無縫集成，達到事半功倍的效果 ? 通過深入淺出的講解，理解微服務時代測試領域的多項前沿技術，比如基于大數(shù)據(jù)的測試范圍選擇、混沌工程和測試結(jié)果自動分析等 ? 包含大量獨家干貨內(nèi)容，無法通過其他渠道獲取
適應人群：? 測試工程師，測試開發(fā)工程師和測試技術骨干成員 ? 測試技術負責人或測試架構(gòu)師 ? DevOps 資深工程師和技術負責人 ? 開發(fā)工程師，開發(fā)技術經(jīng)理，開發(fā)技術負責人
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，微服務，DevOps，軟件測試，測試用例
收益目標：1.理解云原生架構(gòu)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：1、本課程希望能使學員登堂入室，了解到這些不足，避免潛在的問題，直接面向運用提供解決方案。 2、針對Python的語言特點，系統(tǒng)掌握使用Python進行數(shù)據(jù)分析。
關鍵詞：其他，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析
收益目標：通過課程學習，可以理解機器學習的思維方式和關鍵技術；了解深度學習和機器學習在當前工業(yè)界的落地應用；能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，初步勝任使用Python進行數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等工作。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘
收益目標：1、掌握LLM技術：全面理解LLM及ChatGPT的基本原理與應用。 2、提升研發(fā)效能：優(yōu)化軟件工程流程，提高研發(fā)效率與質(zhì)量。 3、實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富：通過案例學習，積累LLM在軟件工程中的實戰(zhàn)經(jīng)驗。 4、拓展應用領域：了解LLM在各行業(yè)的應用前景，拓展職業(yè)發(fā)展路徑。 5、思維啟發(fā)：啟發(fā)新思維，探索LLM技術的更多可能性。
適應人群：軟件研發(fā)負責人，研發(fā)管理負責人，運維負責人，DevOps負責人，測試負責人，工程效能負責人 軟件架構(gòu)師，資深研發(fā)工程師 運維架構(gòu)師，資深運維工程師，DevOps工程師，SRE 測試架構(gòu)師，資深測試工程師 研發(fā)管理人員，研發(fā)流程工程師
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，需求分析
收益目標：1. 運維自動化理論及實現(xiàn) 2. Shell編程 3. Ansible大規(guī)模自動化運維管理 4. 部署流水線 5. 運維自動化工具集 6. 數(shù)據(jù)可視技術 7. 運維開發(fā)平臺建設思路
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，持續(xù)集成，自動化測試，運維，自動化運維
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