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收益目标：1. 听众可以了解工业大数据平台的架构演进 2. 听众可以了解真正用于工业领域的平台在实战过程的碰到的问题 3. 目前的工业大数据平台的先进技术。
适应人群：暂无
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算，机器学习，SaaS，大数据平台
收益目标：暂无
适应人群：1、对大数据、分布式技术、数据分析、数据挖掘等感兴趣的人员； 2、云计算、大数据、AI相关从业者； 3、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 4、牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； 5、政府机关，金融保险、移动互联网等大数据单位的负责人； 6、高校、科研院所大数据研究人员，涉及到大数据与分布式数据处理的人员； 7、数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，大数据，云计算，机器学习，数据挖掘，虚拟化，运维，数据分析，数据建模，深度学习
收益目标：通过本工作坊，学员能获得对现代信息流类产品一个基本的认识。学会信息流的系统架构，以及背后的算法原理，为日后深入构建个性化产品打下良好的入门基础。
关键词：互联网，人工智能
收益目标：a. 了解百度智能运维发展历史及整体思路 b. 了解百度在故障管理场景的AIOps解决方案 c. 了解百度AIOps在百度内及行业客户的落地案例及效果
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，机器学习，运维，工程师
适应人群：深入理解当前流行的情景计算的体系结构和优缺点，从而在产品设计中有效应用情景计算提高用户体验。理解机器学习的基本原理，掌握深度学习的优缺点以及在情景计算中的应用前景，从而了解未来3-5年内做出有技术含量的人工智能产品的关键点。
关键词：互联网，人工智能，机器学习
收益目标：学习完本课程后，学员的主要收获有： (1) 从企业级应用的角度对推荐系统有一个全面的认知，知道推荐系统的技能要求、价值、应用场景； (2) 了解最主流的推荐算法基本原理； (3) 熟悉推荐系统的产品形态，针对不同的产品怎么更好地整合推荐系统以发挥业务价值； (4) 了解在真实业务场景中怎么做好推荐系统，让推荐系统真正产生商业价值； (5)获得讲师十多年实践推荐系统的经典案例和经验；
适应人群：本课程适合对推荐系统感兴趣的或者自身工作与推荐系统相关的算法工程师
关键词：互联网，人工智能，大数据，推荐系统，视频推荐，音乐推荐，内容推荐
收益目标：1. 什么是智能制造，为什么知识在智能制造中处于核心的位置 2. 系统了解人工智能、认知智能和知识图谱的发展脉络和技术体系 3. 系统了解知识图谱的构建、存储和应用技术； 4. 全面了解知识图谱在智能制造中设计研发、生产制造和售后服务等不同环节的应用实 践。
适应人群：中高层领导、团队负责人、项目负责人等； 对认知智能和知识图谱有兴趣的高端职位人员等
关键词：其他，人工智能，转型，知识图谱，金融，智能制造
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
收益目标：（1）解释机器学习理论的概念 （2）介绍常见的机器学习模型 （3）深度学习的理论与应用
适应人群：（1）开发者 （2）架构师 （3）测试工程师 （4）研究工程师
关键词：其他，人工智能，机器学习
收益目标：通过学习本次课程，学员将学习到以下内容： 科学世界观；计算发展简史；人工智能技术本质；区块链基本概念； 元宇宙与应用场景；信息技术的未来
适应人群：本课程适合对该议题有兴趣的学员，期待但是不要求有计算机技术背景。
关键词：互联网，人工智能，元宇宙
收益目标：1、大数据革命对销售服务带来的挑战和机遇 2、中美知名企业用大数据提升营销的成功经验和失败教训分享 3、运用大数据促进营销管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例, 全面掌握运用大数据创新销售服务的实战技巧
适应人群：传统企业的营销高管和资深区域经理。一切对运用大数据做销售服务创新感兴趣的中高层管理人士。
关键词：互联网，人工智能，大数据
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