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系统化研发项目管理实战 合肥：2026年05月14日
随着企业的快速发展和行业竞争的加剧，越来越多的企业都意识到项目化管理的重要性。在项目运行过程中不仅需要明确项目目标和有效的计划安排，还需要充分协调资源和实施跟踪、沟通协作、风险控制等，才能保证项目能够在预定的时间、成本和质量要求下完成交付。那么，在项目运行过程中，企业管理者或者项目管理人员是否经常面临如下问题：项目计划......
产品力PK时代—如何打造低成本投入高效果产出的大区景观 合肥：2026年05月30日
房地产公司总裁、总经理、副总、核心高管、分公司及项目总经理、设计管理团队、景观总监、景观经理、景观设计师、工程管理团队和其他职能部门负责人、核心骨干；景观园林公司专业人员。【课程大纲】第一部分：景观产品营造策略【大区】1、开发商需要什么样的大区景观？2、当下大区景观的发展现状【地位】【风格】【功能】【聚焦敏感点】【软景......
智能驱动效率，AI工具助力Excel和PPT高效运用 南京：2026年04月22日
模块一、快速了解AI 能做什么1. 什么是AI以及AI能做什么2. 国内外AI工具的现状与能力3. Chat GPT与搜索引擎有什么区别模块二、掌握常用的AI工具对话技巧1. 主流的文本类AI工具简介ChatGPT功能简介如何在国内使用上ChatGPT其他文本类AI工具简介2. 国内主流AI工具使用豆包文心一言智谱清言......
2025购物中心运营DeepSeek营销推广AI特训班 南京：2026年05月09日
本次课程特别适合商业地产开发企业正在运营（经营难）、或即将运营的购物中心相关的“三化”（数字化、信息化、智能化）主管、项目总、商管总、招商总、营销总、企划总、运营总、成本总、采购总、工程总、物业总等相关管理人员，以及全产业链上为购物中心提供“三化”服务的企业与机构等中高层......
产品经理如何真实的挖掘和体现需求 南京：2026年05月28日
1.企业的管理者CEO、创新创业团队、产品总监/经理、研发总监/经理、项目经理、营销总监等；2.传统软件行业的研发人员，包括软件工程师、产品经理、项目经理、UI设计师、交互设计师、需求分析师、数据分析师、运维人员等等。3.产品营销和市场人员，有助于理解产品规划设计与营销之间的深度关系。课程大纲第一天上午PART1.能力......
数字化技术在研发中的应用 南京：2026年06月04日
本课程将结合智能制造理念，借助相关案例，来详细介绍、展示数字化工厂中，研发项目管理在整个产品管理过程中的定位及相关活动，包括项目的目标、组织、计划、质量、流程等方面，从而解决现有研发项目存在的问题的同时，增强开发项目团队绩效，处理项目冲突的能力。提高项目管理人员自身的职业素质。课程收益提升：研发团队产品设计的能力帮助：......
Python+计算机图像（视觉）处理培训班 南京：2026年06月05日
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：1.掌握OpenCV的使用；2.理解卷积神经网络；3.掌握Tensorflow的使用；4.掌握keras的使用；5.通过各个应用场景的实际经典项目案例，深入解读计算机视觉技术的应用。培训特色本次培训从实战的角度对计算机视觉技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析......
敏捷开发过程与项目管理培训班 南京：2026年06月05日
第一天上午一、学习准备划分学习小组，每组3-4人，坐一起。整个学习过程以稳定的小组方式进行互动、研讨、实践。二、敏捷的价值观、原则、究竟什么是敏捷？为什么需要敏捷？1.分析生活中的案例，对比敏捷迭代开发与瀑布开发的区别，敏捷快速交付的优势2.瀑布、敏捷、精益的适用范围3.敏捷宣言及价值观、原则讨论：结合自己组织，小组讨......
研发管理培训内训课程
产品创新与工具应用 主讲：王老师
● 培养产品的创新思维，理解产品属性要素，进行产品价值定位，能够对产品进行功能分解；● 学习市场调研的工具，能够对客户需求进行分类管理，并转化为产品定义，能够独立攥写《产品概念书》；● 掌握可行性论证的方法，能够组织团队从产品营销组合（产品/推广/渠道/定价）方面进行产品的可行性论证，测算财务收益，进行产品的商业论证和......
大语言模型开发与训练 主讲：李老师
第一天：基础知识与初步实践上午：理论基础与工具准备1. 欢迎与介绍培训目标和内容概述参与者自我介绍与期望2. 大语言模型概述2.1什么是大语言模型（LLM）定义与基本概念介绍Transformer架构及其在自然语言处理中的重要性2.2 LLM的应用场景和优势介绍LLM在文本生成、翻译、问答系统、文本摘要等方面的应用主要......
深度洞察：AI智能体建设引领行业发展新趋势 主讲：王老师
1. 掌握AI智能体的核心技术：学习人工智能（AI）的基本原理和核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等。2. 了解AI智能体的构建流程：学习从数据收集、特征工程到模型训练和优化的完整流程。3. 熟悉行业应用案例：通过实际案例分析，了解AI智能体在不同行业的应用场景，如：疾病诊断、智能投顾......
