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展开简介
收益目标：结合实际应用举例和和业界趋势分析 主流技术方案、能力和发展方向
适应人群：对 AI 特别是深度学习算法原理和应用感兴趣
关键词：传统金融，互联网金融，制造，电信，人工智能
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，可穿戴设备，医疗，智能家居，物联网，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，快消品，其他，人工智能
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：对产品经理：启发产品经理行业+AI的产品创造力，并通过建立完整系统的AI产品知识体系和运行逻辑认知。 对企业部门管理者或企业专门负责AI项目的高管：从宏观到微观理解一个AI项目，通过分析可能遇到的风险，提供不同的解决方法深度剖析一款AI产品的ROI，避免企业盲目投资。另外关于AI项目管理，也提供了具体的方法供参考。帮助企业提升产品竞争力、团队协作能力、以及个人创造力等。 对人力资源招聘负责人：理解AI产品经理到底是做什么的，能力要求是什么，什么样的人更适合做AI产品经理。
适应人群：适合传统IT企业、企业IT部门转型，产品赋能AI技术，提升公司内部相关员工人工智能设计思维。
关键词：互联网，人工智能，Python
关键词：人工智能，自动化测试，工程师
关键词：用户体验，人工智能，大数据
收益目标：了解教育行业的前沿技术 了解AI与教育结合的若干算法应用 了解更多的数据采集与加工手段
关键词：人工智能，大数据，机器学习
收益目标：听众根据本演讲，可以获取到人工智能和安全的跨界结合案例，了解目前安全AI领域的最新产品趋势和原理思想，并且了解到其他企业在应对低频爬虫、恶意刷单、团伙作案等方面的应对方法和经验。本演讲也会简述为什么机器学习非常适合与安全结合，有助于引导听众开拓思路
关键词：互联网，人工智能，机器学习
收益目标：了解数据科学在金融科技领域里的价值 了解金融科技领域真实的数据科学流程和考虑方面 了解信用模型搭建中多种挑战的解决方案
适应人群：研发工程师、数据分析师、算法工程师、数据挖掘工程师、数据工程师、数据科学家等技术同学，以及对机器学习、数据科学、数据驱动等感兴趣的同学。
关键词：互联网，支付平台，传统金融，互联网金融，人工智能，机器学习
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