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展开简介
收益目标：1． 了解人工智能道德研究的发展趋势 2． 理解AI Fairness对于金融行业的重要性 3． 通过机器学习pipeline，理解具体实施步骤和指标
适应人群：暂无
关键词：互联网金融，人工智能，机器学习
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：1. 从AI技术的理论到真正的商业化应用落地，到底有哪些坑可以被避免 2. 了解如何构建真正具有基于技术核心竞争力的产品 3. 了解前沿的法律科技技术的案例
关键词：
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
收益目标：1.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。 2.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。 3.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。 学员基础：理解企业的AI项目目标，对人工智能有一定基础常识。
关键词：互联网，人工智能，创新
关键词：互联网，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
关键词：其他，人工智能，大数据
关键词：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
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