中山大学/国防科技大学教授、教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,CCF Fellow。研究方向为高性能网络计算与云计算、大数据新型存储和支撑系统。
结合高性能计算和大数据技术,通过我们的实践来探讨大数据人才培养的经验。
体系完整:从夯实基础-场景应用-思维提升。夯实基础是指了解人工智能关键领域的关键技术,如深度学习,计算机视觉CV、自然语义处理NLP等;场景应用是以真实项目了解AI项目落地中的流程和难点。思维提升是指了解AI产品经理需要的能力模型、 AI能力模型:了解传统产品经理和AI产品的能力模型差距。 理论联系实际:海纳AI智能化需求拆解、功能设计和迭代方向 业务诊断:通过AI评估指标了解当前重点优化方向。 学习行业优秀案例:剖析不同行业优秀的AI案例背后的底层逻辑、思维方式,采用教练式的方式引导学员进行迁移。
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