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展開簡介
收益目標：暫無
適應人群：暫無
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，Python
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
收益目標：本工作坊將以理論和Keras實戰(zhàn)相結合的形式進行講解。學員不僅可以學習到深度學習的基礎知識，也能動手構建常用深度學習模型。本工作坊旨在讓學員舉一反三，增強對數(shù)據(jù)的理解能力、方法背后的原理和對問題的分析能力，從而選用適合的工具從數(shù)據(jù)中提取價值。
關鍵詞：其他，人工智能
收益目標：深度復盤-全方位洞察ChatGPT 市場洞察-了解AIGC行業(yè)規(guī)模及國內外競品布局方向 行業(yè)展望-學習AIGC時代下的多場景商用基礎 商業(yè)方向-探索地產行業(yè)落地的商用前景及實施路徑
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學習，轉型，NLP，強化學習，數(shù)字化轉型，AIGC
收益目標：1、 人工智能基礎、技術及其體系； 2、 人工智能的問題求解及技術實現(xiàn)； 3、 人工智能的學習方式； 4、 人工智能行業(yè)應用與發(fā)展； 5、 主流人工智能實驗平臺部署； 6、 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐
適應人群：1、 即將投身于人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘領域的企業(yè)或者個人； 2、 系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員； 3、 政府機關，金融保險、移動互聯(lián)網(wǎng)、能源行業(yè)等人工智能相關人員； 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；
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析
關鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能
收益目標：1． 了解人工智能道德研究的發(fā)展趨勢 2． 理解AI Fairness對于金融行業(yè)的重要性 3． 通過機器學習pipeline，理解具體實施步驟和指標
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融，人工智能，機器學習
活動詳情
To Be Better
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