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收益目标：通过本课程，学员将掌握大模型技术的核心概念与应用，了解AI Agent及大模型的最新发展，熟悉国内外主流大模型的产品化与应用场景。学员将深入学习提示工程技巧，提升大模型在实际场景中的应用能力。同时，学员掌握Deepseek等大模型的实用技巧，深入了解AI在关于领域中的实际应用，如自动化数据整理、智能文档生成与工作流程优化等。完成课程后，学员能够在实际工作中熟练运用AI工具，提升个人和团队的工作效率。
适应人群：暂无
关键词：其他，大模型，RAG
收益目标：1.陈述产品规划者的进阶思维⽅式：敏锐洞察、敏捷行动。 2.能够从行业共性、用户偏性的角度梳理自身产品的需求本质，并能够从多个角度捕获需求趋势变化的信号。 3.能够陈述社会趋势变化对用户需求趋势的影响，并能够从政策、经济、人口与文化背景等⾓度捕获社会趋势变化的信号。 4.能够陈述技术趋势变化的规律与特点，并能够分析当前技术趋势对自身产品带来的机会和挑战。 5.能够梳理出自身产品所在行业的业务链与价值链，能够分析对手所使用的竞争策略，并构思应对策略，或洞察出潜在的机会点。 6.能够从内部、外部两个维度梳理自身的资源优势、劣势，并提出相应的解决方案。 7.能够根据洞察到的机会、盘点的资的资源情况，构思产品线调整的思路；并能够通过增加新价值、定位新市场、优化运营等⽅式对产品进⾏重定位。
适应人群：潜在的产品群、产品线级产品经理，或经验丰富的模块级产品经理
关键词：互联网，电商，支付平台，互联网金融，物联网，电信，政府机构，其他
收益目标：暂无
适应人群：企业高管、产品及运营负责人、项目负责人、技术负责人、数 据分析师、数据挖掘工程师
关键词：互联网，产品设计，商业模式，大数据，数据挖掘，互联网金融，数据分析
收益目标：1、掌握AI的基础知识和分类，了解AI在不同行业中的应用案例，提升对AI技术的认识和理解。 2、学习如何运用AI工具和大语言模型，提高工作效率，构建新媒体内容，实现品牌设计和产品开发。 3、深入理解数字化转型的四个关键领域，包括战略、策略、执行和评价，以及如何通过数字化转型提升企业的核心竞争力和市场竞争力。
关键词：互联网，转型，数字化转型，ai
收益目标：1、掌握LLM技术：全面理解LLM及ChatGPT的基本原理与应用。 2、提升研发效能：优化软件工程流程，提高研发效率与质量。 3、实战经验丰富：通过案例学习，积累LLM在软件工程中的实战经验。 4、拓展应用领域：了解LLM在各行业的应用前景，拓展职业发展路径。 5、思维启发：启发新思维，探索LLM技术的更多可能性。
适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 软件架构师，资深研发工程师 运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE 测试架构师，资深测试工程师 研发管理人员，研发流程工程师
关键词：互联网，需求分析
关键词：传统金融，转型，组织，金融，数字化转型
关键词：其他，架构设计，微服务，转型，数字化转型
收益目标：1. 理解当前 AI 技术发展趋势及其对企业的影响和价值 2. 熟练掌握 DeepSeek 等主流 AI 工具的核心功能和应用场景 3. 掌握提示词工程的基本原理和高级技巧，能够有效与 AI 系统沟通 4. 应用 AI 工具解决文档撰写、会议汇报、PPT 制作等日常工作挑战 5. 运用 AI 提升图文设计、数据分析和处理的效率 6. 了解企业级 AI 应用的个性化定制方案和部署策略 7. 培养将 AI 工具融入日常工作的习惯，实现工作效率的倍增
关键词：互联网，数据分析，转型，组织，数字化转型
适应人群：1、数据分析师／挖掘工程师 2、统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘方向相关专业大学专科或以上学历的学生或教师； 3、具有一定数学基础知识，计划从事数据挖掘工作的职场人士； 4、对数据挖掘、数据分析感兴趣，想自我提升人士。
关键词：互联网，数据挖掘，Python
关键词：互联网，其他，需求分析，大模型
收益目标：通过本课程，学员可以获得以下收益： 1. 了解掌握生成式人工智能技术发展历程和基本原理； 2. 学习掌握企业智能化转型的方法论：数智化企业架构框架DEAF； 3. 了解金融行业智能化转型最新实践案例； 4. 掌握智能化业务架构框架、设计方法、案例； 5. 掌握AI原生的IT架构框架、设计方法、案例； 6. 了解智能化转型实施路径。
关键词：其他，组织，金融
收益目标：1、了解 5G 新特点、新机遇与新挑战 2、掌握 5G 技术最新发展动向 3、定位 5G 市场 4、转型升级，适应时代新要求
适应人群：1、省公司各级管理人员（非技术） 2、地市公司管理人员（非技术） 3、各级公司业务骨干 1、上篇：抢占 5G 先机，拓展 5G 市场； 2、下篇：转型升级，适应 5G 时代新要求。
关键词：互联网，电信
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