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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：a) 学员通过本次课程的学习，能理解目前AI的能力现况，什么可以做到？可以做到什么地步？可以节省多少钱？以及什么是目前做不到的，什么是假的AI。 b) 培养学员分辨学术派技术跟实际落地技术的差别。 c) 通过实际使用现有各种AI平台，了解标准问、扩展问、模型训练、多轮对话设计等等。
适应人群：a) 对AI有实际需求人员，包含中高层决策者，包含产品经理项目经理，包含技术开发人员。
关键词：其他，人工智能，人机交互、智能客服、自然语言理解、NLP、NLU、知识图谱、情感计算、客服质检、智能助手
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
适应人群：暂无
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。
收益目标：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
关键词：互联网，人工智能，Python
收益目标：1、 人工智能基础、技术及其体系； 2、 人工智能的问题求解及技术实现； 3、 人工智能的学习方式； 4、 人工智能行业应用与发展； 5、 主流人工智能实验平台部署； 6、 人工智能机器学习的算法模型的应用实践
适应人群：1、 即将投身于人工智能、机器学习、数据挖掘领域的企业或者个人； 2、 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 3、 政府机关，金融保险、移动互联网、能源行业等人工智能相关人员； 4、 高校、科研院所统计分析研究员，涉及到人工智能的人员；
关键词：互联网，人工智能，大数据，机器学习，数据挖掘，数据分析
收益目标：1. 了解到大数据系统的配置对性能至关重要。2. 大数据系统的配置参数多，难以优化。3.基于人工智能算法的大数据配置优化方法是可行的。
关键词：其他，人工智能，大数据
关键词：人工智能，自动化测试，工程师
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：1.了解AIOps当前行业发展的现状和进展； 2. 了解Linkedaiops根因溯源产品逻辑； 3. 了解根因溯源实现的核心算法模型
关键词：互联网，人工智能，大数据，机器学习，运维，智能运维/SRE
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