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展开简介
收益目标：1、掌握LLM技术：全面理解LLM及ChatGPT的基本原理与应用。 2、提升研发效能：优化软件工程流程，提高研发效率与质量。 3、实战经验丰富：通过案例学习，积累LLM在软件工程中的实战经验。 4、拓展应用领域：了解LLM在各行业的应用前景，拓展职业发展路径。 5、思维启发：启发新思维，探索LLM技术的更多可能性。
适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 软件架构师，资深研发工程师 运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE 测试架构师，资深测试工程师 研发管理人员，研发流程工程师
关键词：互联网，需求分析
收益目标：通过课程学习，可以理解机器学习的思维方式和关键技术；了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用；能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码，初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。
适应人群：暂无
关键词：互联网，机器学习，数据挖掘
收益目标：1. 运维自动化理论及实现 2. Shell编程 3. Ansible大规模自动化运维管理 4. 部署流水线 5. 运维自动化工具集 6. 数据可视技术 7. 运维开发平台建设思路
关键词：互联网，持续集成，自动化测试，运维，自动化运维
收益目标：掌握AI驱动投放全流程：从用户洞察、内容创作到数据分析，系统学习AI赋能投放的实战技巧，快速提升投放效率与效果。 精通AI Agent搭建与应用：学会利用Dify、Coze等平台搭建智能投放助手与用户运营机器人，实现自动化增长。 获取实用工具与实战路线图：掌握ChatGPT、Midjourney等热门工具，结合新涨乐APP推广路线图，快速落地AI应用，实现业务增长。
关键词：互联网，数据分析
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