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展开简介
收益目标：1.理解AI时代的运营趋势、AI如何赋能精细化运营，进行运营策略和方法的智能化升级。 2.学习运营人员需要知道的AI基本知识，基于世界巨头亚马逊等企业的实践，知道如何能保持运营方法的与时俱进，不被AI所取代和淘汰。 3.掌握智能化运营的数字化基础，建立智能运营数据体系，理解运营深度分析方法和AI赋能的机器学习和自动化运营策略。 4.掌握智能运营的用户洞察基础，学习如何进行AI驱动和机器学习找到用户特征模式、实现用户价值分析和目标用户判别，并设计差异化客群运营策略。 5.分新客智能运营和老客智能运营两部分，掌握智能运营的核心部分，重点针对渠道、拉新、激活、留存等环节，学习智能化用户运营，并学习会员体系、留存策略、上瘾模型。 6.可选模块：专题运营模块，包括品类、活动、资源位、私域四类专题运营。
适应人群：1.B端与C端企业运营、市场、营销岗人员。 2.与运营紧密配合的产品、增长、数据等岗位人员。 3.希望对企业运营进行大幅效率提升，有数字化转型需求的企业管理层。 4.对精细化运营方法与实践感兴趣的学员。一.开场与导入
关键词：互联网，产品经理，大数据，机器学习，转型，变革，大模型
收益目标：暂无
适应人群：适合产品、运营、以及市场和数据分析和管理人员
关键词：互联网，产品设计，用户体验，数据分析，创新
收益目标：1、具备优化业务流程，用智能体部分替代常规日常工作的能力； 2、具备分析、设计、参与开发和校验企业内部AI产品研发的能力； 3、具备使用大模型微调（LLM FT）、知识库(RAG)和智能体（AI Agent）工具链的能力。
适应人群：业务数字化转型骨干、AI产品经理、IT工程师等。
关键词：其他，大数据，BI，流程管理，工程师，大数据平台
收益目标：1. 利用AIOps提升运维工作效率 2. 了解AIOps能给企业带来什么价值 3. 复杂场景下异常快速检测方法 4. 大规模下事件的预测方法
适应人群：具有一定的运维经验，devops经验，有一定的python基础，自动化运维概念，DevOps的运用，监控知识，数据计算
关键词：我是运维经理，互联网，DevOps，运维，自动化运维
适应人群： 面向专业的大模型开发人员、软件设计师、架构师。
关键词：其他，大模型
关键词：互联网，用户体验，数据分析，转型，创新，金融，数字化转型
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