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展開簡介
收益目標：暫無
適應人群：暫無
關鍵詞：其他，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
收益目標：結合實際應用舉例和和業(yè)界趨勢分析 主流技術方案、能力和發(fā)展方向
適應人群：對 AI 特別是深度學習算法原理和應用感興趣
關鍵詞：傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，制造，電信，人工智能
收益目標：1. 從AI技術的理論到真正的商業(yè)化應用落地，到底有哪些坑可以被避免 2. 了解如何構建真正具有基于技術核心競爭力的產(chǎn)品 3. 了解前沿的法律科技技術的案例
關鍵詞：
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，支付平臺，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，可穿戴設備，醫(yī)療，智能家居，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，安全，制造，電信，政府機構，稅務，快消品，其他，人工智能
收益目標：1.對產(chǎn)品經(jīng)理：啟發(fā)產(chǎn)品經(jīng)理行業(yè)+AI的產(chǎn)品創(chuàng)造力，并通過建立完整系統(tǒng)的AI產(chǎn)品知識體系和運行邏輯認知。 2.對企業(yè)部門管理者或企業(yè)專門負責AI項目的高管：從宏觀到微觀理解一個AI項目，通過分析可能遇到的風險，提供不同的解決方法深度剖析一款AI產(chǎn)品的ROI，避免企業(yè)盲目投資。另外關于AI項目管理，也提供了具體的方法供參考。幫助企業(yè)提升產(chǎn)品競爭力、團隊協(xié)作能力、以及個人創(chuàng)造力等。 3.對人力資源招聘負責人：理解AI產(chǎn)品經(jīng)理到底是做什么的，能力要求是什么，什么樣的人更適合做AI產(chǎn)品經(jīng)理。
適應人群：適合傳統(tǒng)IT企業(yè)、企業(yè)IT部門轉型，產(chǎn)品賦能AI技術，提升公司內部相關員工人工智能設計思維。 學員基礎：理解企業(yè)的AI項目目標，對人工智能有一定基礎常識。
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，創(chuàng)新
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能
收益目標：a) 學員通過本次課程的學習，能理解目前AI的能力現(xiàn)況，什么可以做到？可以做到什么地步？可以節(jié)省多少錢？以及什么是目前做不到的，什么是假的AI。 b) 培養(yǎng)學員分辨學術派技術跟實際落地技術的差別。 c) 通過實際使用現(xiàn)有各種AI平臺，了解標準問、擴展問、模型訓練、多輪對話設計等等。
適應人群：a) 對AI有實際需求人員，包含中高層決策者，包含產(chǎn)品經(jīng)理項目經(jīng)理，包含技術開發(fā)人員。
關鍵詞：其他，人工智能，人機交互、智能客服、自然語言理解、NLP、NLU、知識圖譜、情感計算、客服質檢、智能助手
收益目標：完成本課程后，學員將能夠： 1.理解并掌握生成式人工智能（AIGC）的基本概念和技術體系，包括大語言模型（LLM）的工作原理和生態(tài)體系，以及OpenAI及其相關模型。 2.熟練掌握提示工程的概念和應用，能夠構建和優(yōu)化提示以改善LLM的輸出質量，并熟悉提示工程的思維方式和最佳實踐。 3.掌握AIGC開發(fā)環(huán)境的搭建和管理，包括獲取和管理Open API Key，創(chuàng)建個人專屬的ChatGPT游樂場進行提示詞練習，搭建LLM開發(fā)環(huán)境，以及部署本地LLM模型實現(xiàn)離線應用開發(fā)。 4.通過實踐操作，能夠將理論知識轉化為實際應用，具備利用AIGC技術開發(fā)創(chuàng)新和個性化應用解決方案的能力。 5.具備使用OpenAI和其他LLM開發(fā)AIGC應用的能力，能夠獨立解決實際問題，并在實際項目中應用所學知識。
適應人群：?對生成式人工智能（AIGC）和大語言模型（LLM）些技術感興趣的初中級開發(fā)者和工程師。 ?產(chǎn)品經(jīng)理和項目經(jīng)理，期待了解如何在自己的項目中應用和利用AIGC和LLM技術。 ?需求創(chuàng)新的企業(yè)決策者，希望探索AIGC技術在他們的業(yè)務中的應用潛力，或者尋找新的業(yè)務機會。 ?任何對OpenAI的ChatGPT和生成式模型感興趣的技術人員，以及對未來技術發(fā)展和最新科技充滿好奇心的人
關鍵詞：其他，人工智能，創(chuàng)新
關鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)
收益目標：1，整體把握機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向 2，了解機器學習、深度學習的技術框架 3，理解機器學習和深度學習的思維方式和關鍵技術 4，獨立完成深度學習和機器學習在簡單實際場景的落地應用
關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，項目管理，深度學習
活動詳情
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