【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)相關(guān)部門中層以上管理者

【培訓(xùn)收益】

模塊一：關(guān)于生成式人工智能
一、人工智能分類
（一）按智能分類
1、反應(yīng)機(jī)器人工智能
2、有限記憶人工智能
3、心智人工智能
4、自我意識(shí)人工智能
（二）AI模型分類：
決策式AI模型
生成式AI模型
（三）生成式AI的分類：
文本：總結(jié)或自動(dòng)化內(nèi)容。
圖像：生成圖像。
音頻：在音頻中總結(jié)、生成或轉(zhuǎn)換文本。
視頻：生成或編輯視頻。
編程：生成代碼。
聊天機(jī)器人：自動(dòng)化客戶服務(wù)等。
ML平臺(tái)：應(yīng)用程序/ ML平臺(tái)。
搜索：人工智能洞察。
游戲：生成式AI游戲工作室或應(yīng)用。
數(shù)據(jù)：設(shè)計(jì)、收集或總結(jié)數(shù)據(jù)。

二、生成式人工智能基礎(chǔ)概念
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）
3、序列生成模型（Sequence Generation）
4、生成式模型：變分自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等。
5、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN 的原理及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程，
6、自然語(yǔ)言處理技術(shù)(NLP)：條件式語(yǔ)言模型(Conditional Language Modeling)或GPT-2, BERT
7、NLP在機(jī)器翻譯和情感分析中是如何用到生成式人工智能技術(shù)的

三、生成式人工智能關(guān)鍵技術(shù)
1、梯度下降與隨機(jī)梯度下降
2、鏈?zhǔn)椒▌t與反向傳播算法
3、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法(如Adam、RMSProp等)
4、深度生成模型(如WaveNet、Transformer等)

四、生成式人工智能原理
（一）生成式人工智能原理：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的潛在分布，然后利用這個(gè)分布來(lái)生成新的數(shù)據(jù)。
（二）生成式模型包括：變分自編碼器（VAE）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。
（三）變分自編碼器（VAE）：
1、輸入數(shù)據(jù)通過(guò)編碼器轉(zhuǎn)換成一個(gè)潛在向量，然后通過(guò)解碼器轉(zhuǎn)換回原始數(shù)據(jù)。
2、使用編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到一個(gè)低維的潛在空間中，并且可以從這個(gè)潛在空間中隨機(jī)采樣，然后使用解碼器來(lái)生成新的數(shù)據(jù)。
（四）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：
1、GAN生成器的工作流程
隨機(jī)噪聲輸入
通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖片
評(píng)估生成圖片：
優(yōu)化生成器：
訓(xùn)練結(jié)束
2、GAN判別器工作流程
接收輸入數(shù)據(jù)：
提取特征：
二分類：
優(yōu)化判別器

五、生成式AI的工作流程
1、收集大量訓(xùn)練數(shù)據(jù):圖片、文本、視頻等,這些數(shù)據(jù)包含所要學(xué)習(xí)的模式和規(guī)律。
2、使用編碼器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式:將輸入數(shù)據(jù)編碼成矢量或矩陣形式的數(shù)字表示,這需要使用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
3、進(jìn)行解碼生成新數(shù)據(jù):解碼器將編碼器產(chǎn)生的數(shù)字表示解碼成新的圖片、文本、視頻等,這也需要深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4、評(píng)估生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量:通常使用人工評(píng)估或?qū)咕W(wǎng)絡(luò)來(lái)判斷生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量,并不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)提高質(zhì)量。
5、重復(fù)迭代:不斷收集新數(shù)據(jù),重訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),生成更高質(zhì)量和更真實(shí)的數(shù)據(jù),達(dá)到想要的效果。
6、應(yīng)用生成數(shù)據(jù):將生成的數(shù)據(jù)應(yīng)用于各種任務(wù),例如虛擬人物、自動(dòng)新聞撰寫、深度偽造檢測(cè)等。

模塊二：關(guān)于Chat GPT
一、什么是Chat GPT
1、Chat ：聊天
2、GPT：Generative Pre-trained Transformer-生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型

二、ChatGPT的主要特點(diǎn)
1、可以主動(dòng)承認(rèn)自身錯(cuò)誤。若用戶指出其錯(cuò)誤，模型會(huì)聽(tīng)取意見(jiàn)并優(yōu)化答案。
2、ChatGPT 可以質(zhì)疑不正確的問(wèn)題。
3、ChatGPT 可以承認(rèn)自身的無(wú)知，承認(rèn)對(duì)專業(yè)技術(shù)的不了解。
4、支持連續(xù)多輪對(duì)話。

三、ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)
1、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2、TAMER框架
3、ChatGPT的訓(xùn)練
第一階段：訓(xùn)練監(jiān)督策略模型
第二階段：訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型（Reward Mode，RM）
第三階段：采用PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略優(yōu)化）強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化策略。

四、Chat GPT工作原理
1、文字接龍—— GPT 大模型
2、人類引導(dǎo)接龍方向——有監(jiān)督訓(xùn)練初始模型
3、給 GPT 請(qǐng)個(gè)“好老師”—— Reward 模型
4、AI 指導(dǎo) AI ——強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型

五、各種大模型的對(duì)比
1、春雨醫(yī)生：即將首發(fā)基于大模型的AI在線問(wèn)診產(chǎn)品“春雨慧問(wèn)”
2、諸葛科技：居住產(chǎn)業(yè)首個(gè)大模型AIGC
3、毫末智行：“DriveGPT雪湖·海若”自動(dòng)駕駛大模型
4、彭博社：金融領(lǐng)域BloombergGPT
5、網(wǎng)易有道：即將推出“子曰”教育場(chǎng)景大模型
6、老虎證券：AI投資助手TigerGPT
7、商湯：“日日新”大模型
8、飛書(shū)：將推出智能AI助手“My AI”
9、華為盤古AI大模型即將上線：包括NLP、CV大模型等
10、360：“360智腦”，率先落地搜索場(chǎng)景
11、昆侖萬(wàn)維：“天工”大模型
12、知乎：“知海圖AI”大模型
13、阿里云：“通義千問(wèn)”AI大模型
14、百度：文心一言

模塊三、生成式人工智能主要應(yīng)用
1、自動(dòng)創(chuàng)作:生成小說(shuō)、新聞文章、電影劇本等內(nèi)容
2、深度偽造檢測(cè):由于生成式人工智能可以產(chǎn)生逼真的深度偽造,因此也被用于檢測(cè)深度偽造內(nèi)容。
3、虛擬人物:使用人工智能生成逼真的虛擬人物圖像或視頻,用于娛樂(lè)、教育和客戶服務(wù)等。
4、AI藝術(shù):生成新奇有創(chuàng)意的藝術(shù)作品,如圖片、音樂(lè)、視頻等。
5、個(gè)性化推薦:生成個(gè)性化推薦內(nèi)容,如商品推薦、新聞推薦等。
6、機(jī)器翻譯:通過(guò)編碼解碼的方式生成新的翻譯內(nèi)容。
7、自動(dòng)客服:使用聊天機(jī)器人生成個(gè)性化的對(duì)話內(nèi)容。
8、輔助創(chuàng)意:幫助人類在創(chuàng)意設(shè)計(jì)、廣告創(chuàng)意等領(lǐng)域獲得新的靈感和創(chuàng)意。
9、模擬環(huán)境:生成虛擬環(huán)境用于培訓(xùn)、仿真等。比如生成虛擬城市用于無(wú)人駕駛汽車的模擬。
10、AI放大:利用少量數(shù)據(jù)生成更加豐富的數(shù)據(jù)集,用于提高人工智能的性能，特別適用于數(shù)據(jù)稀缺的場(chǎng)景。

模塊四：生成式人工智能的未來(lái)發(fā)展:
1、更強(qiáng)大和可控的模型:發(fā)展更強(qiáng)大的人工智能模型來(lái)生成高質(zhì)量的數(shù)據(jù),同時(shí)加強(qiáng)對(duì)模型的可解釋性和控制,減少失控風(fēng)險(xiǎn)。
2、應(yīng)用場(chǎng)景的拓展:生成式人工智能將應(yīng)用于更多領(lǐng)域,如教育、醫(yī)療、交通等,產(chǎn)生更大影響。
3、監(jiān)管和倫理框架:建立更完善的監(jiān)管、倫理和安全標(biāo)準(zhǔn)來(lái)指導(dǎo)生成式人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。特別是針對(duì)深度偽造、自動(dòng)創(chuàng)作等敏感應(yīng)用制定更嚴(yán)格的規(guī)范。
4、數(shù)據(jù)偏差的解決:通過(guò)選擇更加公平和可解釋的數(shù)據(jù)集,以及采取數(shù)據(jù)去偏差的技術(shù)手段,降低生成結(jié)果的偏差風(fēng)險(xiǎn)。
5、人工智能與人的協(xié)作:未來(lái)人工智能不會(huì)完全取代人類,而是與人密切協(xié)作。這需要開(kāi)發(fā)更易于人類理解和控制的人工智能系統(tǒng),并在應(yīng)用中提供人工與人工智能協(xié)作的接口。
6、安全防范機(jī)制:建立防范機(jī)制以應(yīng)對(duì)黑客利用生成式人工智能產(chǎn)生的假信息、釣魚(yú)郵件、網(wǎng)絡(luò)詐騙等惡意內(nèi)容。這需要政府、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)密切合作。
7、商業(yè)化進(jìn)程的控制:密切關(guān)注和指導(dǎo)生成式人工智能以及相關(guān)應(yīng)用的商業(yè)化進(jìn)程,防止出現(xiàn)科技泡沫,并最大限度減少對(duì)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

模塊五：生成式人工智能應(yīng)用操作
一、正確提問(wèn)：好問(wèn)題的三要素是什么？
1、任務(wù)簡(jiǎn)述
2、任務(wù)描述
3、角色場(chǎng)景

二、如何進(jìn)一步提高 ChatGPT 輸出的質(zhì)量？
1、添加參照；
2、加強(qiáng)思辨；
3、指定元素；
4、尋找關(guān)聯(lián)

三、如何讓 AI 變成翻譯大師？
1、普通文稿翻譯
2、沉浸式網(wǎng)頁(yè)翻譯
3、翻譯書(shū)籍
4、翻譯代碼
5、內(nèi)容總結(jié)
6、內(nèi)容潤(rùn)色

四、論文寫作：如何讓 AI 變成論文助手？
1、搭建論文提綱
2、生成最恰當(dāng)?shù)臉?biāo)題
3、判斷最佳投稿對(duì)象

五、語(yǔ)言學(xué)習(xí)：如何讓 AI 變成外語(yǔ)私教？
1、設(shè)置單詞庫(kù)。這個(gè)環(huán)節(jié)需要用到 ChatGPT。
2、設(shè)置場(chǎng)景，生成對(duì)話。這個(gè)環(huán)節(jié)需要用到 ChatGPT。
3、生成語(yǔ)音，錄下來(lái)反復(fù)聽(tīng)。這個(gè)環(huán)節(jié)需要用到谷歌或者微軟的云服務(wù)，它們都有文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音功能。
4、嘗試自己說(shuō)。這個(gè)環(huán)節(jié)需要用到瀏覽器插件 Voice Control For ChatGPT。

六、視頻處理：如何讓 AI 變成視頻幫手？
1、對(duì)視頻內(nèi)容的總結(jié)
2、利用 ChatGPT 做視頻
3、長(zhǎng)內(nèi)容支持問(wèn)題

七、提問(wèn)式學(xué)習(xí)：如何快速搞懂一個(gè)領(lǐng)域？
1、提出問(wèn)題
2、設(shè)置話題
3、知識(shí)圖譜 

李銘洋 老師
——產(chǎn)業(yè)數(shù)字化實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)師
中企報(bào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)有限公司總經(jīng)理
中國(guó)民營(yíng)科技實(shí)業(yè)家協(xié)會(huì)元宇宙工作委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)
支點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自媒體人
《區(qū)塊鏈：分布式商業(yè)報(bào)告2019-2020》總策劃、執(zhí)行主編
《區(qū)塊鏈助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)：企業(yè)融資和數(shù)字消費(fèi)》商業(yè)報(bào)告總策劃
北京大學(xué)、清華大學(xué)區(qū)塊鏈、數(shù)字經(jīng)濟(jì)總裁班特邀授課嘉賓
曾就職前程無(wú)憂、58同城、愛(ài)國(guó)者高管，2017年進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈、數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域
曾主導(dǎo)或參與多個(gè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化項(xiàng)目

【個(gè)人簡(jiǎn)介】
20+年企業(yè)數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)、互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)營(yíng)銷從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，曾主導(dǎo)或參與多家企業(yè)數(shù)字化改造，通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、資產(chǎn)數(shù)字化、營(yíng)銷數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)企業(yè)融資和產(chǎn)品銷售，同時(shí)成本降低20%以上，效率提升20%以上。
獨(dú)創(chuàng)的支點(diǎn)模型以及操作系統(tǒng)助力多家企業(yè)構(gòu)建價(jià)值支點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)支點(diǎn)、團(tuán)隊(duì)支點(diǎn)、模式支點(diǎn)等，實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)和價(jià)值提升。

人民文旅數(shù)字化：文旅數(shù)字積分卡券和數(shù)字消費(fèi)
a、通過(guò)積分和卡券設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)獲客100萬(wàn)以上。
b、規(guī)避“羊毛黨”薅羊毛，避免5000萬(wàn)資產(chǎn)漏洞。
c、構(gòu)建聯(lián)盟鏈：實(shí)現(xiàn)上鏈即審計(jì)，讓每一筆直達(dá)民生的消費(fèi)都有據(jù)可查，節(jié)省審計(jì)成本500萬(wàn)以上。
中國(guó)追溯集團(tuán)-中追碼購(gòu)：數(shù)字電商、數(shù)字積分系統(tǒng)
a、數(shù)字電商：把追溯碼（一物一碼）做為電子商務(wù)入口，并贈(zèng)送積分獎(jiǎng)勵(lì)。
b、通過(guò)積分獎(jiǎng)勵(lì)，拉動(dòng)終端消費(fèi)和渠道拓展，實(shí)現(xiàn)年度客戶增長(zhǎng)50萬(wàn)以上
c、實(shí)現(xiàn)年度業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)3倍以上。
d、資源對(duì)接：幫忙對(duì)接供應(yīng)鏈和投資渠道，幫忙對(duì)接相關(guān)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
鏈證臻愛(ài)：數(shù)字文旅、數(shù)字愛(ài)情見(jiàn)證NFT
a、把愛(ài)情主題與地方文旅項(xiàng)目嫁接，實(shí)現(xiàn)數(shù)字文旅
b、通過(guò)數(shù)字愛(ài)情衍生品，幫助線下商家實(shí)現(xiàn)導(dǎo)流
c、打造愛(ài)情地圖、網(wǎng)紅打卡基地，實(shí)現(xiàn)旅游景點(diǎn)導(dǎo)流
d、結(jié)合愛(ài)情之都、愛(ài)情地圖、愛(ài)情打卡基地等場(chǎng)景生成獨(dú)有的數(shù)字愛(ài)情見(jiàn)證NFT
旗點(diǎn)區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈萬(wàn)里行、區(qū)塊鏈風(fēng)云榜
a、構(gòu)建旗點(diǎn)區(qū)塊鏈生態(tài)：培訓(xùn)、咨詢、路演、媒體、投融資等
b、策劃實(shí)施“區(qū)塊鏈萬(wàn)里行”，組建22個(gè)城市節(jié)點(diǎn)聯(lián)盟，全52期國(guó)活動(dòng)，30萬(wàn)直播粉絲，實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)500萬(wàn)！
c、策劃并參與實(shí)施“區(qū)塊鏈風(fēng)云榜”微信公眾號(hào)，共計(jì)采訪102個(gè)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)第一個(gè)20萬(wàn)粉絲增長(zhǎng)。
d、策劃、運(yùn)營(yíng)“北大區(qū)塊鏈總裁班”10期，培訓(xùn)500于人次，實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)600萬(wàn)元。
e、同時(shí)與團(tuán)隊(duì)一起服務(wù)“祺鯤科技資產(chǎn)數(shù)字化”項(xiàng)目，中能建“鏈改基金”項(xiàng)目。
李老師從市場(chǎng)一線起步，曾任兩家上市公司（前程無(wú)憂、58同城）高管，2017年進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，陸續(xù)和團(tuán)隊(duì)一起參與構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，涵蓋數(shù)字化技術(shù)服務(wù)、資產(chǎn)數(shù)字化、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)咨詢、數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域投資孵化、中企數(shù)字產(chǎn)業(yè)基金、數(shù)字經(jīng)濟(jì)媒體、游戲開(kāi)發(fā)、公鏈平臺(tái)、數(shù)字電商、數(shù)字文旅、元宇宙等，助力政府、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。李老師及團(tuán)隊(duì)用專業(yè)的數(shù)字化體系及落地實(shí)操，獲得眾多企業(yè)家及管理機(jī)構(gòu)的高度認(rèn)同。
李老師現(xiàn)致力于企業(yè)的數(shù)字化升級(jí)，充分利用新興科技、新興產(chǎn)業(yè)政策、新興產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)，幫助企業(yè)全面升級(jí)、突破發(fā)展瓶頸、實(shí)現(xiàn)新的飛躍，與更多的人一起構(gòu)建中國(guó)特色的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新物種！

【主講課程】
《Chat GPT通用人工智能引發(fā)的產(chǎn)業(yè)革命》
《“十四五”規(guī)劃與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)解讀》
《新經(jīng)濟(jì)下的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化：新興技術(shù)及應(yīng)用》
《產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展之道》
《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用》
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》
《數(shù)據(jù)分析思維及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例解析》
《區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用》
《大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用》
《5G+ABCDNETS，為數(shù)智化轉(zhuǎn)型打造新動(dòng)能》
《中國(guó)5G技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》
《5G場(chǎng)景應(yīng)用，產(chǎn)品設(shè)計(jì)及商機(jī)挖掘》
《元宇宙：數(shù)字產(chǎn)業(yè)新生態(tài)及產(chǎn)業(yè)進(jìn)化》
《元宇宙背景下通信行業(yè)數(shù)字化變革》
《數(shù)字化轉(zhuǎn)型大背景下的智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)》
《數(shù)字時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)安全》
《冶金行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例解析》
《出版行業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化實(shí)踐》
《大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈在電力行業(yè)應(yīng)用》
《“專精特新”中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能》
《數(shù)字營(yíng)銷：數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的營(yíng)銷進(jìn)化》

【授課風(fēng)格】

 

幽默生動(dòng)、通俗易懂、娓娓道來(lái)，具體細(xì)致；深入淺出，實(shí)戰(zhàn)實(shí)用。
理論有深度：多年產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，以及獨(dú)創(chuàng)支點(diǎn)模型
案例可借鑒：案例均來(lái)自服務(wù)過(guò)的典型企業(yè)
落地成體系：從模式到營(yíng)銷、從產(chǎn)業(yè)到技術(shù)、從體系到人才均有成熟團(tuán)隊(duì)。

【服務(wù)客戶】
企業(yè)：廈門國(guó)貿(mào)、華為（山東）ITC學(xué)院、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信、中國(guó)人壽、國(guó)家電網(wǎng)、中國(guó)南方電網(wǎng)、北京金融大數(shù)據(jù)有限公司、中原出版社、內(nèi)蒙古興安電力、中國(guó)兵器工業(yè)集團(tuán)、機(jī)械工業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究院、日立鐵路
政府協(xié)會(huì)：山西省文化廳、河北省科技局、河北省科技企業(yè)孵化協(xié)會(huì)、河北省創(chuàng)新協(xié)會(huì)、泰安中小企業(yè)局、保定企業(yè)家協(xié)會(huì) 

• 人工智能生物識(shí)別綜述：技術(shù)分類及應(yīng)用

   

  一．生物識(shí)別的定義和概要簡(jiǎn)述1.為什么需要生物識(shí)別2.生物識(shí)別（bio-metrics）系統(tǒng)的分類3.生物識(shí)別系統(tǒng)4.生物識(shí)別框架二．生物識(shí)別的多種類型指紋，掌紋—指紋掌紋采集，評(píng)估，特征提取，特征對(duì)比聲紋識(shí)別--傳感器音頻采樣，降噪濾波，特征采樣，聲音數(shù)字特征匹配人臉識(shí)別—人臉..

  ￥   元/ 天

  人氣：1137  

  

• 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例及應(yīng)用

   

  章節(jié) 內(nèi) 容 第一節(jié) ..

  ￥   元/ 天

  人氣：1226  

  

• 云計(jì)算、云產(chǎn)品概述及應(yīng)用實(shí)施

   

  課程背景：2018年國(guó)務(wù)院推出《推動(dòng)企業(yè)上云實(shí)施指南》，提出到2020年，云計(jì)算要在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理中的應(yīng)用廣泛普及，全國(guó)新增上云企業(yè)100萬(wàn)家。形成典型標(biāo)桿應(yīng)用案例100個(gè)以上，形成一批有影響力、帶動(dòng)力的云平臺(tái)和企業(yè)上云體驗(yàn)中心。未來(lái)20年的互聯(lián)網(wǎng)是“物聯(lián)網(wǎng)”時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)是數(shù)字化與智能化。而云計(jì)算是這個(gè)下半場(chǎng)的終..

  ￥22,300   元/ 天

  人氣：1091  

  

• 任職資格的構(gòu)建及應(yīng)用

   

  前言任職資格管理實(shí)質(zhì)與員工隊(duì)伍職業(yè)化能力評(píng)價(jià)方法-任職資格的起源NVQ基本概況任職資格與職位管理的關(guān)系一、什么是職位職位分析與角色分析1.職位分析的方法與步驟2.職位職責(zé)的界面分析3.職位職責(zé)的準(zhǔn)確定位4.典型職位分析舉例案例分析：華為公司職位說(shuō)明書(shū)職位族/類1.劃分職位族、類的目的2.運(yùn)用職位..

  ￥   元/ 天

  人氣：2274