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收益目标：1.帮助学员以用户价值为核心，助力企业找准用户，突破市场瓶颈。 2.在创新早期使用框架帮助您梳理：解决企业为什么用户?提供什么产品?创造什么价值? 3.使用设计思维，帮助你解决以下两个问题：寻常处境，从哪里发现问题？ 情况变了，怎样找到关键变量？
适应人群：暂无
关键词：互联网，其他，用户体验，人工智能，创新
收益目标：•培养学员在各种办公场景中高效运用AIGC技术的能力。 •提升学员在信息整合、数据分析、内容创作等方面的专业技能。 •强化学员对AIGC技术潜力的认识，以及如何将其转化为实际工作成果。 •通过实际操作和案例分析，使学员能够熟练地解决工作中遇到的具体问题。 •培养学员的创新思维和问题解决能力，以适应不断变化的工作需求。
适应人群：•企业管理人员、项目负责人和团队领导，希望提升团队整体工作效率。 •行政助理、办公室文员等日常办公人员，需要处理大量文档和数据。 •市场营销、新媒体运营和公关专员，寻求提高内容创作和社交媒体管理的效率。 •人力资源专员，希望优化招聘、培训和绩效管理流程。 •商务拓展和合作经理，需要高效处理合同和谈判工作。 •对AIGC技术感兴趣的个人或希望在职业生涯中保持竞争力的专业人士。
关键词：其他，人工智能，人力资源管理，数据分析
收益目标：1、全盘工具-学习AIGC及其它AI大模型工作的使用技巧 2、提效方法-掌握在实际工作中有效应用AI工具，提升工作效率 3、实操落地-通过实战演练，提升AI工具的实际操作能力
适应人群：力求帮助企业降本增效的各岗位骨干及员工、有特定工作场景需求的市场部门员工、市场部门管理者或骨干成员。
关键词：互联网，产品经理，产品运营，人工智能，工程师，数据分析，大模型，AIGC
收益目标：提升专业能力 ：学员将全面掌握 Deepseek 产品的知识体系，包括背景、技术原理、应用趋势和实操方法，提升在 AI 领域的专业素养和竞争力。 增强职场竞争力 ：通过学习本课程，学员能够为企业提供关于 Deepseek 产品的专业建议和解决方案，成为企业数字化转型中的关键人才，增强在职场上的竞争力。 助力企业发展 ：学员可以将所学知识应用于企业实际业务中，帮助企业更好地利用 Deepseek 产品提升业务效率、优化产品服务、拓展市场份额，为企业的创新发展提供有力支持。 拓展行业视野 ：课程中对 Deepseek 应用趋势的展望以及与其他技术融合趋势的分析，将帮助学员拓展行业视野，了解 AI 技术在不同领域的前沿应用和发展方向，为学员的职业发展提供更多机遇。
关键词：互联网，人工智能，转型，创新，数字化转型，AIGC
收益目标：帮助科技企业进行产品升级与创新过程中，更体系化的完成商业分析与战略解构的工作
适应人群：科技企业的市场人员，销售人员，产品经理，技术骨干等角色，总监或高级专家职级
关键词：互联网，人工智能，大数据，创新，智能制造，元宇宙，产品战略，AIGC
收益目标：暂无
关键词：其他，人工智能，架构设计，大数据，数据架构，数据分析，转型
收益目标：1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算
收益目标：1 能够编写具有Python风格的代码 2 掌握装饰器、魔术方法、 鸭子类型、动态属性等Python高级概念 3 使用Python开发后端程序的最佳实践
适应人群：1 了解数据结构和算法的基本概念 2 了解Python语言的基础语法：如变量赋值、判断循环、函数、类、文件操作、异常 3 熟悉常见的操作系统和网络协议如：Linux、HTTP、TCP
关键词：互联网，人工智能，机器学习，Python，深度学习
收益目标：1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇； 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略； 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具； 4.了解AI将如何促进研发效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例； 6.洞察Java技术的未来发展，把握技术趋势；
关键词：其他，人工智能，大数据，Java，转型，企业级，数字化转型
收益目标：a) 深度了解TensorFlow的系统架构，组件交互，及其内核工作与运行机制； b) 深度了解TensorFlow的编程模型，及其灵活运用深度学习的基本算法原理，并使用TensorFlow实现。
适应人群：a) 具有1年及以上工作经验，并期望掌握深度学习算法，TensorFlow系统架构，及其运行机制的研发工程师，算法工程师，及其架构师。
关键词：其他，人工智能，机器学习，深度学习，TensorFlow
收益目标：1、对金融系统服务化过程、业务中台建设过程、架构演进过程进行详细介绍，深入剖析服务化和中台建设过程中遇到的应用拆分、数据拆分和团队拆分导致开发困局、运维困局等一系列问题和挑战，如何通过服务治理体系和技术来解决，使学员对服务治理的概念有更深更清晰的认识； 2、介绍管理、度量、管控三位一体，线上、线下治理结合的一体化服务治理体系，使学员全面了解服务治理体系的理论以及方法，通过现场穿插讨论，直击学员在日常工作中遇到的痛点，启发学员通过一体化的服务治理体系来解决实际问题； 3、介绍服务治理体系的落地实施过程，包括服务标准化、服务编制等基础环节，以及链路跟踪、熔断限流、服务路由、服务降级、静态服务调用关系图等技术组件，使学员掌握服务治理的关键技术； 4、介绍服务治理的实施策略与场景，包括服务架构优化、线上和线下度量指标体系、虚拟化管理、线上全链路压测、快速故障分析、敏捷应用发布等，使学员掌握服务治理体系如何实施； 5、介绍与服务治理配套的敏捷团队管理和研发模式，以及如何度量管理和研发过程，提升研发效率和质量，使学员将来实施服务治理更有可行性。
适应人群：从事软件研发的开发工程师、架构师、项目经理和技术管理者。
关键词：互联网，人工智能，架构设计，机器学习，微服务，金融
收益目标：本课程旨在帮助学员理解和掌握如何使用Azure OpenAI服务，包括服务访问、模型部署、生成式AI应用程序的构建，以及如何在实际应用中集成Azure OpenAI。同时，课程将深入探讨提示工程的应用，以提升模型效果，并教授如何利用Azure OpenAI生成代码以协助开发过程。最后，课程将指导学员如何将自己的数据与Azure OpenAI服务结合，以实现更具个性化的应用。
适应人群：•对人工智能和深度学习有基础认识，并且对大型语言模型以及生成式人工智能感兴趣的初中级开发人员和数据科学家。 •产品经理和项目经理，希望了解如何在项目中利用 Azure OpenAI 服务实现生成式人工智能解决方案。 •对大型语言模型，特别是 Azure OpenAI 服务，以及生成式模型感兴趣的技术人员，以及对未来科技发展和最新科技充满好奇心的人。 •具备一定的编程经验，并有意愿了解生成式人工智能，这门课程都是有价值的。
关键词：其他，人工智能，API，NLP
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