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业务驱动的数据分析方法实战课——从流程诊断到决策支撑

收益目标：•帮助学员掌握一套从0到1完成“业务场景型数据分析”的全流程方法论。 •从实际项目出发，讲解如何结构化理解业务 → 清洗数据 → 生成洞察 → 提炼建议。 •掌握面向高层汇报和落地优化两种视角下的分析报告产出方式。

适应人群：•数据分析师、业务分析师、产品/运营人员 •有一定Excel或数据工具基础，期望掌握更系统的分析框架 •企业中需要做业务复盘、绩效分析、流程优化等工作的从业者

关键词：互联网，数据分析

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实战机器学习与深度学习

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

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PaddleOCR产业实践之路：如何打造8.6M超轻量模型，一条龙解决训练部署问题

收益目标：（1）最新的前沿OCR技术进展及发展方向 （2）解析8.6M超轻量中英文OCR模型是如何打造的 （3）从训练到部署的完整解决方案（含真实企业案例） （4）传授GitHub Trending 全球榜第一名登顶经验

适应人群：暂无

关键词：互联网

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大型语言模型：从基础到应用

收益目标：暂无

适应人群：开发者、数据科学家、商业分析师、产品经理，以及所有对利用LLM感兴趣的人。

关键词：其他

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Agent开发实战

收益目标：1.透彻理解LLM工作原理及Prompt工程、API调用等基础技能； 2.掌握AI Agent核心组件、运行循环及六大主流架构的设计思想； 3.能够使用Python从零实现简易命令行Agent，并熟练运用CrewAI完成多智能体协作开发； 4.具备基于LangChain构建问答链、记忆对话及RAG检索增强应用的能力； 5.学会Token计价、RAG评估等工程优化方法，为生产级部署奠定基础。

适应人群：暂无

关键词：其他，企业级，ai，RAG

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向量数据库：构建下一代智能应用的数据底座

收益目标：暂无

适应人群： 数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI开发者、以及对向量数据库感兴趣的技术人员。

关键词：其他，数据库

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大模型应用开发快速入门

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：其他，API，工程化，大模型

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AI Agent 智能体架构设计演进与落地实践【新】

收益目标：1. 掌握 AI Agent 分层架构设计方法论：从 Prompt/Reasoning 范式入手，逐步深入 Memory、RAG、Tools，最终掌握企业级 Harness 和 Graph 架构，具备从原型到生产的全流程设计能力 2. 获得复杂场景实战代码经验：掌握处理复杂文档、抑制幻觉、管理长上下文的多套实战代码，覆盖 Advanced RAG（GraphRAG、Hybrid Search）、CLI 工具治理、Schema 强约束等高级工程手段 3. 掌握模型微调与对齐技术：学会 LoRA/Q-LoRA 参数高效微调与 DPO 对齐策略，能够利用私有数据打造具备领域深度的专用模型 4. 理解企业级评估与自进化体系：掌握红蓝对抗、RAGAS 评估框架、消融实验等科学评估方法，构建评估飞轮驱动的 Agent 自进化闭环

适应人群：架构师/技术负责人，AI/算法工程师，后端/全栈工程师，产品/技术管理者

关键词：其他，工程师，金融，企业级，大模型，RAG