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收益目标：HTAP 的意义；HTAP 的技术难点；TiDB HTAP 架构如何设计；应用场景；
适应人群：暂无
关键词：
收益目标：1. 能够运用分层架构方法来绘制自己业务的架构图，并识别出业务中组件与边界，合理设计依赖关系。 2. 能够区分分层架构、六边形架构、C4的使用场景，并在日常项目中进行实践，进而在不同的范围、层次上来准确清晰地表达架构设计意图。 3. 能够结合当前业务发展，综合运用本课程的内容对现有架构进行分析，列举出架构中潜在的风险，进而完成一次架构演进的设计工作。
收益目标：* 分布式数据库与选型 * 上万节点的NoSQL 运维体系 * 数据库服务治理与 DBRE 体系建设 * 大型活动保障体系
适应人群：* 企业背景: 互联网公司以及计划去 IOE的传统企业 * 技术背景: DBA, 运维, SRE, 软件开发人员, 企业 IT 架构师
关键词：互联网，工程师，数据库，分布式
收益目标：课程中的理论和经验来自讲师多年的实践总结。通过培训，学员将： •理解从企业级建设的视角思考产品，构建产品的平台化能力，实现企业级的产品设计的思维模式 •理解从企业级的视角思考建设中台，提升产品化能力，提升业务复用能力的设计思路
适应人群：目标学员包括但不限于： •希望转型做B端产品经理的人员：需求分析师、解决方案专家、项目经理、其他方向产品经理、技术、设计、运营等 •想提升技能的0 - 10岁B端产品经理 •希望和产品研发团队共创的企业相关管理人员、业务人员
关键词：其他，产品设计，SaaS
收益目标：1.有当堂真实自动化运行演示，所有真实实现的自动化技术均来自讲师的实际工作成果 2.分享建立私有大模型及RAG的实战经验，讲解LLM运用RAG自动生成测试案例及分析结果的分层实现技术 3.讲师实际编写过多个自动化测试工具，会分享多种自动化工具的定位和集成效能，所以不依赖特定自动化工具，学员将会系统化学习从自动化的框架层、到工具层、到用例封装的技术实现 4.因为本课程并非编程课，所以对学员并不要求编程基础。但学员最好有基本的技术意识。例如，上学期间学过基础类的软件知识。以便可以理解技术设计思想
适应人群：1、技术团队成员 2、软件开发团队成员 3、对AI技术感兴趣的技术爱好者 4、寻求技术转型或提升的专业人士
关键词：互联网，自动化测试，性能测试，安全测试，压力测试，回归测试，大模型，RAG
收益目标：提升专业能力 ：学员将全面掌握 Deepseek 产品的知识体系，包括背景、技术原理、应用趋势和实操方法，提升在 AI 领域的专业素养和竞争力。 增强职场竞争力 ：通过学习本课程，学员能够为企业提供关于 Deepseek 产品的专业建议和解决方案，成为企业数字化转型中的关键人才，增强在职场上的竞争力。 助力企业发展 ：学员可以将所学知识应用于企业实际业务中，帮助企业更好地利用 Deepseek 产品提升业务效率、优化产品服务、拓展市场份额，为企业的创新发展提供有力支持。 拓展行业视野 ：课程中对 Deepseek 应用趋势的展望以及与其他技术融合趋势的分析，将帮助学员拓展行业视野，了解 AI 技术在不同领域的前沿应用和发展方向，为学员的职业发展提供更多机遇。
关键词：互联网，人工智能，转型，创新，数字化转型，AIGC
收益目标：暂无
关键词：互联网，产品设计，商业模式，用户体验，人工智能，创新
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
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