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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：课程面向网络工程师、数据分析师、产品经理、项目经理，对于具备计算机科学、软件工程、数据分析等相关背景的技术人员，这些人员通常需要在工作中处理和分析大量的电信数据，利用大数据技术和机器学习算法来优化业务流程、提升服务质量或开发新产品。
授课形式：内训
授课天数：1 天
培训形式：
课堂讲授、案例分享、提问环节
课程背景| Course Background
课程收益| Program Benefits
掌握AI与Python的核心技能：
完成本课程后，学员将能够熟练掌握Python编程语言及其在AI领域的应用，包括Python基础语法、数据分析与可视化、机器学习算法以及深度学习框架等。这些技能将为学员在电信行业或其他相关领域中应用AI技术奠定坚实的基础。
深入理解电信行业AI应用：
课程将详细讲解AI技术在电信行业的应用场景和解决方案，包括智能数据分析、智能客服、智能网络优化等。学员将能够深入理解这些应用场景的实际需求和技术实现，为未来的工作提供有力支持。
提升项目实战能力：
课程注重实践能力的培养，通过案例分析、项目实战等方式，让学员亲自动手操作，将所学知识应用于实际项目中。这种实践性的学习方式将帮助学员快速掌握AI技术的应用技巧，并提升解决实际问题的能力。
拓展职业发展空间：
随着AI技术的不断发展，越来越多的企业开始寻求具备AI技术能力的专业人才。完成本课程后，学员将具备在电信行业或其他领域中应用AI技术的能力，从而拓展自己的职业发展空间，提升竞争力。
增强伦理意识和法律意识：
课程将强调培养学员的伦理意识和法律意识，引导学员在开发和应用AI技术时遵守相关法律法规和伦理规范。这种意识的培养将有助于学员在未来的职业生涯中保持正确的价值观和道德观，为企业的可持续发展做出贡献。
课程大纲| Course Outline
（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）
第1讲 Python基础与数据分析入门
1.1 Python编程环境搭建
1.1.1 介绍Python的官方安装方法
1.1.2 讲解PyCharm等IDE的安装与配置
1.2 函数与模块
1.2.1 自定义函数的创建与调用
1.2.2 Python内置模块的使用（如math、os等）
1.2.3 第三方模块的安装与使用（如pip）
1.3 Python数据分析基础
1.3.1 Numpy库的入门使用
1.3.2 Numpy数组的创建与基本操作
1.3.3 数组运算与广播机制
1.3.4 Pandas库的入门使用
1.3.5 数据清洗（缺失值、重复值处理）
1.3.6 数据变换（类型转换、排序、筛选等）
第2讲 机器学习基础
2.1 机器学习概述
2.1.1 机器学习的定义与分类
2.1.2 监督学习与无监督学习
2.1.3 模型评估与性能指标
2.2 特征工程
2.2.1 特征选择与降维
2.2.2 数据编码（标签编码、独热编码等）
2.2.3 特征缩放（标准化、归一化）
2.3 交叉验证与模型选择
2.3.1 交叉验证的概念与实现
2.3.2 模型选择与调优策略
第3讲 分类算法原理及实践
3.1 K近邻算法（KNN）
3.1.1 KNN算法原理
3.1.2 KNN算法的实现与参数调优
3.1.3 KNN算法在分类问题中的应用
3.2 决策树与随机森林
3.2.1 决策树的基本原理与构建
3.2.2 随机森林的集成策略与优势
3.2.3 决策树与随机森林在分类问题中的实践
3.3 支持向量机（SVM）
3.3.1 SVM算法原理与核函数
3.3.2 SVM算法在分类问题中的应用
3.3.3 SVM的参数调优与性能优化
第4讲 回归算法原理及实践
4.1 线性回归
4.1.1 线性回归模型的基本原理
4.1.2 最小二乘法与梯度下降法
4.1.3 线性回归模型的实现与评估
4.2 多项式回归
4.2.1 多项式回归模型的构建
4.2.2 特征多项式化与过拟合问题
4.2.3 多项式回归在预测问题中的应用
4.3 回归树与集成回归方法
4.3.1 回归树的基本原理与构建
4.3.2 集成回归方法（如随机森林回归、梯度提升树等）
4.3.3 集成回归方法的实践与性能比较
第5讲 聚类算法原理及实践
5.1 K均值聚类
5.1.1 K均值聚类算法的原理与步骤
5.1.2 K均值聚类的实现与参数调优
5.1.3 K均值聚类在数据探索中的应用
5.2 层次聚类
5.2.1 层次聚类的原理与类型（凝聚式、分裂式）
5.2.2 层次聚类的实现与可视化
5.2.3 层次聚类在客户细分等场景中的应用
5.3 聚类效果评估
5.3.1 聚类效果评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）
5.3.2 聚类效果的优化策略
第6讲 课程总结和回顾
6.1 AI整体原理与架构
6.1.1 AI的基本概念与定义
6.1.2 AI系统的架构与组成
6.1.3 AI在各个领域的应用案例
6.2 深度学习基础
6.2.1 深度学习的基本原理与神经网络模型
6.2.2 常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）
6.2.3 深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用
6.3 AI技术的前沿动态
6.3.1 人工智能的最 新研究成果
6.3.2 机器学习、深度学习等技术的最 新发展趋势
6.3.3 AI技术在未来社会中的潜在影响与挑战
6.4 AI伦理与法规
6.4.1 AI伦理的基本原则与问题
6.4.2 AI在数据隐私、安全等方面的挑战
6.4.3 AI伦理与法规的讨论
第7讲 课程总结和回顾
7.1 课程内容回顾
7.1.1 回顾Python基础语法与数据分析的核心知识点
7.1.2 复习机器学习基础概念、算法原理及实践
7.2 问题解答
7.2.1 解答学员在课程学习过程中遇到的问题和疑惑
7.2.2 针对学员的反馈，对课程内容和教学方式进行改进
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家—甄文智老师
【背景介绍】
Ø 西安电子科技大学人工智能硕士研究生
Ø 前腾讯早期创始员工-工号299
Ø 曾任：点子科技（深圳）有限公司联合创始人
Ø 曾任：深圳市有伴科技有限公司联合创始人
Ø 现任：深圳大学校外研究生导师
Ø 现任：深圳市拓步大数据有限公司CTO
【实战经验】
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家，先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用，帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
在腾讯任职六年，作为创始员工参与了多个腾讯的产品：腾讯Q币账户系统，QQ贺卡，QQShow，QQ论坛和QQ.com的建立。在腾讯经历了高并发，高性能服务器的开发，同时为了应对用户量的增长，参与了腾讯大数据数据库的开发，在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
曾就职深圳有伴科技有限公司，任首席技术官，十年时间做了一家用户量1.4亿，最高日活500W，为0-8岁的儿童提供了一个营养，有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通，互联网和人工智能一体。19年获得了好未来的C轮投资，估值10亿。
现任深圳拓步大数据有限公司CTO，最近两年随着国内芯片的崛起，更多的场景化的IOT的接入，在硬件和软件的结合上，实现了传感器，数据采集和数据处理，以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美，印度，拉美等国家。
产品GMV2亿，保持每年100%的增长。
【风格特点】
l 学科深入浅出 课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合，可以更有效的，更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进 课程保持前瞻性，案例和内容保持迭代更新，更好的把AI的理论和实际相结合，AI作为一个行业工具，可以更好的融入到我们的行业中，去有效的提升，改进我们工作。
l 创新性和创造性 甄老师做过心理学工作坊，个人成长训练营，，融合了心理学、结合大数据分析，让算法，算力，和数据更好的融合，体现在课程的新颖性和创新性，可以更好的适应到我们每个学员中，学以致用，另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新，把学习的东西落地。
一、AI和大模型
《人工智能入门到精通》
《ChatGPT基础和实战》
二、数字化转型
《数字化思维、转型困局和0点突破》
《用AI驱动企业数字化转型》
三、互联网产品技术管理
《互联网产品研发探索：从敏捷开发、精益数据到微服务》
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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