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收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：深入理解當(dāng)前流行的情景計算的體系結(jié)構(gòu)和優(yōu)缺點，從而在產(chǎn)品設(shè)計中有效應(yīng)用情景計算提高用戶體驗。理解機器學(xué)習(xí)的基本原理，掌握深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點以及在情景計算中的應(yīng)用前景，從而了解未來3-5年內(nèi)做出有技術(shù)含量的人工智能產(chǎn)品的關(guān)鍵點。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：學(xué)習(xí)完本課程后，學(xué)員的主要收獲有： (1) 從企業(yè)級應(yīng)用的角度對推薦系統(tǒng)有一個全面的認(rèn)知，知道推薦系統(tǒng)的技能要求、價值、應(yīng)用場景； (2) 了解最主流的推薦算法基本原理； (3) 熟悉推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)，針對不同的產(chǎn)品怎么更好地整合推薦系統(tǒng)以發(fā)揮業(yè)務(wù)價值； (4) 了解在真實業(yè)務(wù)場景中怎么做好推薦系統(tǒng)，讓推薦系統(tǒng)真正產(chǎn)生商業(yè)價值； (5)獲得講師十多年實踐推薦系統(tǒng)的經(jīng)典案例和經(jīng)驗；
適應(yīng)人群：本課程適合對推薦系統(tǒng)感興趣的或者自身工作與推薦系統(tǒng)相關(guān)的算法工程師
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，推薦系統(tǒng)，視頻推薦，音樂推薦，內(nèi)容推薦
收益目標(biāo)：本課程針對云數(shù)據(jù)安全、ICT數(shù)據(jù)安全和新興熱點業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)安全展開闡述，并結(jié)合各類新興技術(shù)的不同場景，給出數(shù)據(jù)安全架構(gòu)、安全設(shè)計、隱私保護的一般原則和業(yè)界最佳實踐。使學(xué)員具備數(shù)據(jù)安全治理過程能力，能幫助組織機構(gòu)解決數(shù)據(jù)安全頂層設(shè)計及管理體系建設(shè)的問題，提升企業(yè)滿足相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管要求的能力。
適應(yīng)人群：1、企業(yè)CIO、CDO 等信息化相關(guān)的高層領(lǐng)導(dǎo)； 2、信息安全管理人員、風(fēng)險管理人員、安全監(jiān)管人員； 3、數(shù)據(jù)管理或數(shù)據(jù)服務(wù)團隊負(fù)責(zé)人、核心團隊成員； 4、企業(yè)數(shù)據(jù)管理專家/專家委員會專員; 5、業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)信息使用者。
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算，組織
適應(yīng)人群：暫無
收益目標(biāo)：目標(biāo) 1.了解數(shù)字座艙智能化交互的研究進展； 2.了解AGI在數(shù)字座艙落地的考量因素及實踐案例； 3.了解多模態(tài)AGI未來的工作方向 。 成功要點 面向AGI的交互架構(gòu)設(shè)計；以情感價值和用戶價值為落腳點；metric驅(qū)動的研發(fā)體系。 啟示 座艙通用智能的未來必然走向多模態(tài)融合和跨模態(tài)融合交互，以更懂人懂車懂事為持續(xù)驅(qū)動力。
適應(yīng)人群：對人工智能交互系統(tǒng)有基礎(chǔ)的了解的產(chǎn)品、研發(fā)、項目、調(diào)研等人員。
關(guān)鍵詞：其他，人工智能
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)金融，人工智能
收益目標(biāo)：了解數(shù)據(jù)科學(xué)在金融科技領(lǐng)域里的價值 了解金融科技領(lǐng)域真實的數(shù)據(jù)科學(xué)流程和考慮方面 了解信用模型搭建中多種挑戰(zhàn)的解決方案
適應(yīng)人群：研發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等技術(shù)同學(xué)，以及對機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)驅(qū)動等感興趣的同學(xué)。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，支付平臺，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，人工智能，機器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：（1）解釋機器學(xué)習(xí)理論的概念 （2）介紹常見的機器學(xué)習(xí)模型 （3）深度學(xué)習(xí)的理論與應(yīng)用
適應(yīng)人群：（1）開發(fā)者 （2）架構(gòu)師 （3）測試工程師 （4）研究工程師
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，機器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1. 什么是智能制造，為什么知識在智能制造中處于核心的位置 2. 系統(tǒng)了解人工智能、認(rèn)知智能和知識圖譜的發(fā)展脈絡(luò)和技術(shù)體系 3. 系統(tǒng)了解知識圖譜的構(gòu)建、存儲和應(yīng)用技術(shù)； 4. 全面了解知識圖譜在智能制造中設(shè)計研發(fā)、生產(chǎn)制造和售后服務(wù)等不同環(huán)節(jié)的應(yīng)用實 踐。
適應(yīng)人群：中高層領(lǐng)導(dǎo)、團隊負(fù)責(zé)人、項目負(fù)責(zé)人等； 對認(rèn)知智能和知識圖譜有興趣的高端職位人員等
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，轉(zhuǎn)型，知識圖譜，金融，智能制造
收益目標(biāo)：1. 深入理解大語言模型的核心技術(shù) 2. 掌握大語言模型的實現(xiàn)過程 3. 洞察大語言模型的未來發(fā)展方向和應(yīng)用前景
適應(yīng)人群：人工智能相關(guān)的工程師或技術(shù)經(jīng)理 了解自然語言處理（NLP）相關(guān)技術(shù)，并對最新的大語言模型研究、開源項目和大語言模型行業(yè)動態(tài)有一定的了解和興趣，尤其在使用大語言模型方面的實踐經(jīng)驗會更加有幫助。 人工智能相關(guān)研究人員 特別是計算機科學(xué)、人工智能以及語言學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的研究人員，可能將大語言模型用于教學(xué)和研究項目
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，創(chuàng)新
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，變革，創(chuàng)新
收益目標(biāo)：1、大數(shù)據(jù)革命對銷售服務(wù)帶來的挑戰(zhàn)和機遇 2、中美知名企業(yè)用大數(shù)據(jù)提升營銷的成功經(jīng)驗和失敗教訓(xùn)分享 3、運用大數(shù)據(jù)促進營銷管理和運營的方法和路線圖 4、通過現(xiàn)場模擬實戰(zhàn)案例, 全面掌握運用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新銷售服務(wù)的實戰(zhàn)技巧
適應(yīng)人群：傳統(tǒng)企業(yè)的營銷高管和資深區(qū)域經(jīng)理。一切對運用大數(shù)據(jù)做銷售服務(wù)創(chuàng)新感興趣的中高層管理人士。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)
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