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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，人工智能
收益目标：1. 人工智能的算法原理，设计过程以及构建成一个完整的人工智能系统都需要哪些组件以及对应的设计。 2. 从个测试人工智能的模型的方法开始，讲解到一个完整的人工智能系统的方方面面的测试方案。 3. 学习以spark为例讲解在人工智能系统中，如何构建和处理测试数据。 4. 学习以ffmpeg+opencv为基础如何在计算机视觉场景中构建和处理测试数据。 5. 以yolo为例，讲解如何在使用人工智能来辅助测试人工智能系统。
适应人群：在人工智能背景下工作的测试人员，或者对人工智能感兴趣的技术人员
关键词：互联网，人工智能，机器学习，Spark，分布式，深度学习
收益目标：1）覆盖Tensorflow和Tensorflow可视化TensorBoard及原理 2）从TF数据预处理到建模训练，从图像预处理到网络模型，一一覆盖 3）精讲图像识别对比等最新案例
关键词：互联网，人工智能
收益目标：了解智能化测试技术在行业的应用
关键词：互联网，人工智能，大数据，软件测试，自动化测试，单元测试
收益目标：ChatGPT是什么,为何拥有这些能力和局限。 让完全不懂技术的人也能迅速理解AI ChatGPT和它背后的技术和机会 快速入门提示词技术，获得竞争优势 了解提示词工程师的职业内容 掌握ChatGPT提示词的撰写与优化技巧 熟悉不同类型提示词及其应用 快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 学习并掌握提示词撰写的底层逻辑，写作步骤及高级技巧 掌握chatGPT在新媒体营销，内容营销场景中的应用 掌握chatGPT 在职场中高效办公/文案写作中的应用 掌握chatGPT高级应用技巧 通过课程学习，学员将能够洞察GPTs技术在商业领域的广泛应用，包括客户服务、智能助手、个性化推荐等，为企业的创新和发展提供新的思路。 课程将提供丰富的实战案例和练习，帮助学员掌握GPTs技术的开发技巧和商业应用方法，提升解决实际问题的能力。 通过学习GPTs商业开发指南课程，学员将具备开发智能对话系统的能力，使企业在市场竞争中占据先机。 通过学习GPTs技术，学员将激发创新思维，为企业带来新的商业模式和产品创新点，推动企业的持续发展。
关键词：其他，变革
收益目标：• 深入理解AI+BigData+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试和DevOps领域，并如何在研发效能方面发挥巨大作用； • 深入理解大型互联网企业的测试基础架构和DevOps的设计思路，清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题； • 扩展测试从业人员的技术视野，通过课程学习能够掌握业界先进技术与测试技术的结合点； • 除了讲解应用领域，还讲解具体的实现方法和架构设计，做到全面落地，避免纸上谈兵； • 课程案例全部来自大公司的实际项目，在保证基础理论架构清晰的基础上，注重实践与应用；
适应人群：• 资深测试工程师，测试开发工程师和测试技术骨干成员 • 测试技术负责人或测试架构师 • DevOps资深工程师和技术负责人 • 工程效能团队负责人和工程效能研发工程师 • 开发工程师，开发技术经理，开发技术负责人 • 技术创新团队的工程师
关键词：互联网，人工智能，软件架构，架构设计，大数据，云计算，DevOps，软件测试
收益目标：•深入理解AI+Big Data+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试领域，并如何在研发效能方面发挥巨大作用； •深入理解大型互联网企业的测试基础架构的设计思路，清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题； •深入理解测试中台建设的最佳实践与大型企业案例； •涉及的案例全部来自大公司的实际项目，在保证基础理论架构清晰的基础上，注重实践与应用；
关键词：互联网，人工智能，软件架构，架构设计，大数据，云计算，微服务，DevOps，软件测试，自动化测试，分布式
关键词：其他，人工智能，大数据，变革
收益目标：1.学员将能够在讲师的深度分享中了解目前人工智能落地所遇到的挑战与机遇，以及对应问题的解决之道--联邦智能。 2.通过对联邦智能基本知识的学习，进一步了解联邦智能的优势所在，对于构成联邦智能有更深入的理解。 3.通过讲师分享的实际案例，引发学员的思考启示，思考在各自实践中可借鉴或应用的点。 4.通过小组内部互动或小组之间的PK的过程，让学员之间可以互相交流意见、激汤脑力、共同创造。透过凝聚意识的过程，拉近学员之间的关系，以利讨论成果，互相分享。
关键词：其他，人工智能，机器学习
关键词：互联网，传统金融，人工智能，架构师，大数据，云计算，SaaS，转型，金融，企业级
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