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收益目标：1. 掌握LLM的核心概念与技术原理。 2. 学习LLM本地部署的实战技巧。 3. 深入理解DeepSeek模型的独特创新。 4. 掌握提示词工程的应用方法。 5. 了解LLM在各行业的应用前景。 6. 提升在数字化转型中的创新能力
适应人群：1. 科技行业从业者：产品经理、数据分析师、软件开发者，希望了解AI如何影响工作。 2. 企业数字化转型团队成员：技术负责人和业务分析师，推动企业数字化进程。 3. AI行业新进入者：应届毕业生或转行者，快速掌握LLM基础知识和应用。 4. AI技术爱好者和研究者：对技术细节和最新发展感兴趣，特别是DeepSeek模型的创新。 5. 内容创作者和市场营销人员：利用LLM提高工作效率或创新内容生产方式。
关键词：互联网，商业模式，转型，创新，数字化转型
收益目标：构建用户体验思维：深入理解用户体验五要素，掌握从战略到表现层的系统化设计方法，学会运用PEST、STP模型进行差异化定位。 提升创新设计能力：学习结构化创新方法论，结合AI技术与多模态交互能力，实现从用户洞察到创新落地的全流程实践。 掌握衡量与优化方法：通过NPS、SUS等量化指标和定性研究工具，精准衡量用户体验，运用A/B测试等方法优化产品设计，提升业务增长。
适应人群：产品、运营、和管理人员
关键词：互联网，产品创新，用户体验，创新
收益目标：1、建立AI安全系统性认知：深入理解AI安全与传统网络安全的差异，掌握贯穿AI设计、训练、部署、运维全生命周期的核心风险与治理框架。 2、掌握核心风险识别与防御技能：能够精准识别数据污染、模型投毒、Prompt注入等关键攻击手段，并学习数据脱敏、模型加密、输出过滤等基础防御技术。 3、具备构建企业级防护体系的能力：学会设计“数据-模型-应用”三层防护逻辑，并能结合业务场景（如智能运维、网络优化）制定适配的AI安全防护与合规审查方案。 4、获得主流AI安全工具实操经验：通过动手演练，掌握使用Cleanlab进行数据质量检测、利用SecGPT进行模型漏洞扫描、以及借助AI安全护栏防御注入攻击等实战技能。 5、提升安全事件应急响应水平：学习AI安全事件分类与处置流程，掌握针对数据泄露、模型攻击等场景的应急响应框架与预案优化方法。 6、明晰行业合规与未来趋势：了解国内外AI安全监管核心要求，把握生成式AI、边缘计算等新趋势下的安全挑战与应对策略，为未来工作提供前瞻性指导。
适应人群：公司高级工程师
关键词：安全，工程师
收益目标：课程中的内容涵盖理论和经验，是作者们在大数据行业长年摸爬滚打出来的最佳实践的总结。经过这些课程培训，可以使学员能够对大数据体系有全面而又清晰的认识，了解从平台搭建、到数据分析再到数据价值的挖掘各个方面的实用知识，可以即刻在实际工作中学以致用，运用大数据理论、方法来提升部门或公司的业绩。
适应人群：1. 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可。
关键词：互联网，电信，其他，大数据，机器学习，数据挖掘
收益目标：1 理解技术管理的本质，提高技术领导力； 2 掌握团队结构设计与康威定律等理论，优化团队组织； 3 了解人才招聘、能力画像、绩效管理等人才管理实践； 4 掌握团队建设与团队文化的方法，提升团队凝聚力； 5 提升技术领导力，包括变革领导力、沟通能力和演讲能力等； 6 了解研发流程管理、研发效率管理和研发质量管理等实践； 7 通过涉及案例分析，深入了解业界最佳实践。
适应人群：本课程适用于技术领导和管理者，以及希望提高自身技术领导力和研发管理能力的相关人员。
关键词：互联网，领导力，研发管理，流程管理，质量管理
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他
收益目标：通过大量的AI与行业结合的成功案例，帮助企业明确人工智能产品的目标与工作方法，并以此找到创新方向。案例均来源于最佳的实践凝练。通过通俗易懂的语言，讲解AI产品的实现难度、风险、竞争壁垒等技巧。通过学习该课程，学员收获： 1、理解AIGC时代产品深层次的竞争逻辑，启发创新思维指导产品开发管理工作。 2、通过理解AIGC产品化演进过程，找到AIGC产品的“成长飞轮”，指导实践。 3、从市场需求出发的AI产品设计为主线，学习市场细分、需求管理、客户群体切入策略、从业务需求向功能需求推演等优秀方法论。
适应人群：市场部负责人、业务线负责人、解决方案（售前）工程师、产品经理、研发工程师、营销/市场、
关键词：互联网
收益目标：1、AI大模型对研发效能的赋能价值 2、AI大模型与软件研发结合的全景架构 3、聚焦实战与案例解析，标杆企业的第一手资料 4、技术深度与效果并重，重点讲解如何取得成果 5、通过1000页精华内容，全面认知 AI 研效提升 6、给出企业面临实际困难的应对与解决之道
适应人群：1、软件开发、测试、质量、运维工程师、架构师 2、项目经理、产品经理、敏捷教练、DevOps工程师 3、研发基层/中层/高层管理者 4、研发效能实践者、DevOps转型推动者和实施者、研发效能度量设计和效能平台建设者
关键词：互联网，变革，研发效能，大模型
收益目标：通过本课程的学习，使用AI大模型的技术栈带领学员具体操作，让学员掌握AI大模型应用的非功能评估技术。
适应人群：此课程适合于IT项目经理、AI应用开发工程师、AI应用架构工程师、AI应用性能分析工程师、AI应用性能测试工程师、AI应用运维人员
关键词：互联网，性能测试，压力测试，大模型，RAG
适应人群：1． 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可；
关键词：互联网，大数据
收益目标：1、VeriSM通过互联网思维将传统企业IT服务由单纯的ITIL升级转型至高效快速的敏捷模式，为企业数字化转型赋能 2、VeriSM体系将服务化的思维贯穿公司，帮助公司打破部门间的壁垒，建立一个更高效，也能够快速应用新技术的组织，将公司上下转变成一个为顾客服务的整体 3、VeriSM通过建立完整的从文化到模式到技术的整体方案，给企业转型为服务型组织提供了很好的方向和方法，具有非常有益的价值，值得每一位数字化时代的参与者去阅读，理解和应用
适应人群：1、刚接触服务管理的专业人员以及已在服务管理环境中工作的专业人员。这包括毕业生和本科生，经理，服务所有者/经理，高管和IT专业人员。 2、已经获得服务管理基础认证（例如基于ISO / IEC ISO 20000，EXIN BCS SIAM，IT4IT或ITIL的EXIN IT服务管理）只需成功通过VeriSM™Plus即可获得完整的VeriSM™Foundation认证。
收益目标：1、全面认知AI发展：深入理解AI技术的发展历程，掌握从AI 1.0到AI 2.0的演变，为把握行业趋势打下坚实基础。 2、掌握AI技术核心：学习AI技术的关键要素和核心原理，包括机器学习、深度学习及Transformer技术，提升技术应用能力。 3、拓展产品管理视野：通过AI浪潮下的产品经理能力模型和产品工作流程的学习，掌握AI技术在产品管理中的应用，实现产品创新与优化。
关键词：互联网，产品经理，产品管理
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