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展開簡介
收益目標：暫無
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機器學習
收益目標：1、全面認知AI發(fā)展：深入理解AI技術(shù)的發(fā)展歷程，掌握從AI 1.0到AI 2.0的演變，為把握行業(yè)趨勢打下堅實基礎(chǔ)。 2、掌握AI技術(shù)核心：學習AI技術(shù)的關(guān)鍵要素和核心原理，包括機器學習、深度學習及Transformer技術(shù)，提升技術(shù)應(yīng)用能力。 3、拓展產(chǎn)品管理視野：通過AI浪潮下的產(chǎn)品經(jīng)理能力模型和產(chǎn)品工作流程的學習，掌握AI技術(shù)在產(chǎn)品管理中的應(yīng)用，實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新與優(yōu)化。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品經(jīng)理，產(chǎn)品管理
收益目標：通過大量的AI與行業(yè)結(jié)合的成功案例，幫助企業(yè)明確人工智能產(chǎn)品的目標與工作方法，并以此找到創(chuàng)新方向。案例均來源于最佳的實踐凝練。通過通俗易懂的語言，講解AI產(chǎn)品的實現(xiàn)難度、風險、競爭壁壘等技巧。通過學習該課程，學員收獲： 1、理解AIGC時代產(chǎn)品深層次的競爭邏輯，啟發(fā)創(chuàng)新思維指導產(chǎn)品開發(fā)管理工作。 2、通過理解AIGC產(chǎn)品化演進過程，找到AIGC產(chǎn)品的“成長飛輪”，指導實踐。 3、從市場需求出發(fā)的AI產(chǎn)品設(shè)計為主線，學習市場細分、需求管理、客戶群體切入策略、從業(yè)務(wù)需求向功能需求推演等優(yōu)秀方法論。
適應(yīng)人群：市場部負責人、業(yè)務(wù)線負責人、解決方案（售前）工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)工程師、營銷/市場、
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
收益目標：作為聽眾，您將有如下獲益: 1.了解并學習大型工業(yè)企業(yè)智能水處理方案的設(shè)計與實施案例 2. 了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案整體架構(gòu)方案設(shè)計思路與方法 3.了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的難點和典型的坑以及如何解決
關(guān)鍵詞：
收益目標：1、掌握從接口測試到智能化測試的實戰(zhàn)能力，通過大量實戰(zhàn)場景幫助學員形成接口測試的思維，以及如何設(shè)計一個可擴展的測試框架；幫助企業(yè)嘗試建立智能化測試框架，掌握更先進的測試工具； 2、掌握從性能測試到容量保障的體系性解讀，掌握從性能測試到全鏈路壓測的實用工具和思路，從測試角度掌握容量保障的“套路”，以大促場景作為案例場 景，講解如何建立容量保障體系；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，架構(gòu)師，軟件測試，自動化測試，性能測試，企業(yè)級
關(guān)鍵詞：其他
收益目標：1. 從測試架構(gòu)師的視角深入理解網(wǎng)站的架構(gòu)發(fā)展與技術(shù)演進 2. 從測試架構(gòu)師的視角深入理解企業(yè)級測試基礎(chǔ)架構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn) 3. 從測試架構(gòu)師的視角深入理解GUI/API/Mobile/性能測試框架的設(shè)計與工程應(yīng)用 4. 從測試架構(gòu)師的視角深入理解行業(yè)領(lǐng)先的性能測試方法和技術(shù) 5. 從測試架構(gòu)師的視角深入理解代碼級測試的關(guān)鍵技術(shù)與設(shè)計策略 6. 掌握測試架構(gòu)師“軟實力”的核心
適應(yīng)人群：? 希望通過系統(tǒng)性學習，快速成長為具有測試架構(gòu)師視野與技術(shù)能力的測試工程師、測試開發(fā)工程師、測試技術(shù)主管。 ? 希望深刻理解軟件測試技術(shù)的開發(fā)工程師、運維工程師、架構(gòu)師、測試經(jīng)理和開發(fā)經(jīng)理等。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，架構(gòu)師，自動化測試，單元測試，性能測試，工程師，API
收益目標：通過介紹大數(shù)據(jù)的核心計算和存儲組件，以及整個完整的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，結(jié)合具體的數(shù)據(jù)分析和機器學習案例分析，讓大家了解和掌握大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)分析和機器學習相關(guān)知識、最新的發(fā)展趨勢，以及如何應(yīng)用到實際項目實踐中。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)分析
收益目標：1. 機器學習、深度學習平臺優(yōu)化經(jīng)驗 2. 基于Kubernetes的機器學習平臺調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗 3. 開源社區(qū)運作、參與經(jīng)驗
收益目標：1、了解優(yōu)酷在前沿大模型技術(shù)和多模態(tài)技術(shù)上的探索 2、了解短視頻自動化生產(chǎn)的有效思路 3、了解影視視頻內(nèi)容算法的熱點和痛點
適應(yīng)人群：1、對AIGC技術(shù)探索及業(yè)務(wù)落地感興趣的人。 2、對多模態(tài)技術(shù)及應(yīng)用感興趣的人。 3、對影視類短視頻自動化制作感興趣的人。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他
收益目標：1、為銀行的業(yè)務(wù)人員開拓業(yè)務(wù)洞察視野和提供標準化的建模路線圖。 2、為算法工程師提供算法與業(yè)務(wù)的結(jié)合點。 3、為數(shù)據(jù)工程師提供系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計思路。 4、為有志于從事金融大數(shù)據(jù)的人員提供定位指導和學習路線圖。
適應(yīng)人群：銀行的業(yè)務(wù)人員 算法工程師、數(shù)據(jù)科學家 市場、渠道高級經(jīng)理及以上級別
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘
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