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收益目标：1.掌握AI测试工具使用：熟悉Applitools、MABL等主流工具。 2.提升GUI测试自动化能力：学会元素识别、断言及并行化测试。 3.理解AI技术在测试中的应用：深入学习深度学习、神经网络等技术。 4.学会大语言模型优化策略：掌握提示词工程、模型微调等技巧。 5.提升测试数据生成效率：利用AI技术自动化生成测试数据。 6.增强测试结果验证能力：运用AI进行图像识别、文本校验等验证。
适应人群：初中高级测试工程师、自动化测试开发人员、测试组长、测试经理、SQA人员
关键词：互联网，软件测试
收益目标：1、了解数字化决策与运营框架、银行数字化工作方法。 2、掌握使用EDGE方法建立业务精益价值树、执行计划。
适应人群：暂无
关键词：其他，产品创新，创新，金融
收益目标：暂无
关键词：互联网，机器学习
收益目标：1、使学员深入理解机器学习、深度学习的基础概念、技术、思维模式； 2、使学员深入理解机器学习、深度学习算法原理、具备机器学习算法的使用能力； 3、使学员深入理解数据收集、数据挖掘、信息提取的能力； 4、使学员深入理解绘制数据可视化图形的能力； 5、深入剖析主流的机器学习、深度学习算法； 6、介绍统计学基础知识； 7、深入剖析模型的构建、特征提取、指标体系； 8、通过案例故事，深入剖析机器学习、深度学习的应用，交流数据挖掘的经验； 9、浅显易懂的方式介绍人工智能、深度学习、人工神经网络等知识点；
适应人群：1、本课程适合于机器学习和统计学的初级学习者； 2、对机器学习、数据分析、统计学感兴趣的人士；
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，大数据，机器学习，数据挖掘，深度学习
收益目标：1、掌握CICD流程，提升项目交付效率。 2、学会使用Jenkins实现持续集成。 3、理解DevOps体系，促进团队协作。 4、掌握自动化测试框架，提高测试效率。 5、学会代码质量评估，提升代码质量。 6、掌握持续部署方法，实现自动化部署。
适应人群：IT项目管理人员 软件开发工程师 测试工程师 DevOps工程师 敏捷教练 技术团队负责人
关键词：互联网，持续集成，DevOps，自动化测试
收益目标：了解数字化决策与运营框架、核心指标及分析模型搭建的方法。
关键词：其他，产品创新，数据分析，创新，金融
关键词：互联网
收益目标：从 “理论认知” 到 “实操落地”，2 天内掌握 OpenClaw 的核心架构、部署配置、能力拓展方法，能独立完成企业场景化自动化项目的设计与交付。
适应人群：具备基础编程能力、熟悉 AI 工具使用，从事企业营销、设计、运营、文案创作（语文类）的技术 / 业务骨干（企业用户为主）
关键词：其他
适应人群：熟悉Go语法，有一定的Linux知识基础
收益目标：•掌握 JSON Mode 的原理与使用，强制 DeepSeek 模型输出结构化数据。 •能够编写有效的 Prompt，指导模型输出符合特定 JSON 格式的内容。 •掌握 Function Calling / Tool Use 的核心概念与流程。 •学会定义工具、调用工具并处理模型响应，构建具备工具调用能力的 DeepSeek 应用。 •能够将 DeepSeek 模型与外部 API （如 SearXNG 搜索引擎）集成，实现实时信息检索。 •了解高效管理大量 Prompt 的策略，提高 LLM 应用的可维护性。
适应人群：•已掌握 DeepSeek API 基本使用方法，希望进行进阶开发的程序员和开发者。 •需要让 LLM 输出结构化数据，进行自动化信息处理的专业人士。 •对 Function Calling / Tool Use 技术感兴趣，希望构建智能 AI Agent 的研究人员和工程师。 •希望提高 LLM 应用的可维护性、可扩展性和灵活性的技术人员。
关键词：互联网，其他，大模型
适应人群：初级 / 中级 / 资深开发者 前端、后端、测试、运维、全栈均可 希望团队整体 AI 编码提效的技术团队
收益目标：✓ 体验到真实敏捷Scrum团队中的协作方式 ✓ 理解测试先行的理念，学会测试驱动开发TDD等方法 ✓ 学会识别代码坏味道，并通过小步重构来改善架构与设计 ✓ 培养书写整洁代码、有效单元测试的习惯 ✓ 理解持续集成和分层测试
关键词：互联网，支付平台，电信，持续集成，软件测试，单元测试
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