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人工智能-知识图谱核心技术与应用培训班 南宁：2026年10月13日
本培训班重视技术基础，强调实际应用，采用技术原理与实际应用相结合的方式进行教学。 通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员掌握知识图谱基础与专门知识，获得较强的知识图谱应用系统的分析、设计、实现能力。参加培训的学员需带笔记本电脑，配置为： Wi......
产品经理赋能训练 南宁：2026年11月13日
培训完结后，学员能够：了解互联网产品设计产生的背景了解互联网产品定位、职责、素质、能力要求理解产品的用户痛点寻找，产品体验设计，交互设计等具体工作的办法掌握产品生命周期管理的基本方法和决策机制掌握产品的创新性营销思维及各种运营方法培训对象产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员课程大纲......
云计算架构建设与数字化转型最佳实践培训班 贵阳：2026年12月01日
本次培训从理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行；专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究；通过全面知识理解、专题技能演示和实践引导学员掌握课程内容；课程大纲:第一天云计算架构选型与转型1.私有云架构2.公有云架构3.桥接私有云和公有云4.云计算模式机构选型5.互联网+下企业云计算数字化转型实践6.企业云建设九大......
大数据分析挖掘与可视化最佳实践培训班 三亚：2026年09月14日
“数据为王”的时代，大数据将带来一次全新的革命，将改变众多企业的命运。在大数据时代的背景下，R语言作为一种迅速兴起的数据挖掘和可视化工具软件,由于其功能强大、简洁易用，正越来越多的成为数据挖掘项目的实施基础。在数据挖掘和可视化的教学中，如果缺少相应的实际训练，是很难掌握好工具和理论的。本课程理论......
市场驱动产品-研发流程优化与项目管理 佛山：2026年12月04日
企业CEO/总经理、研发总经理/副总、公司总工/技术总监、研发项目经理/产品经理、PMO（项目管理办公室）主任、质量部经理、研发骨干等。课程大纲一、案例分析二、产品开发管理概述1、企业价值链介绍（研发与市场、供应链、财务、人力资源、IT的关系）2、研发管理体系框架和思想3、业界优秀的研发管理思想对比（NPD、CMMI、......
研发项目管理过程、工具与模板 广州：2026年09月16日
第一章 项目管理基础1、项目的定义2、项目特性临时性、独特性、渐进明细3、什么是项目管理4、项目整理管理项目管理五大过程项目管理九大领域5、项目管理能够解决哪些问题？案例：工作量估算不准、计划执行性差、矩阵管理职责不清、项目经理的三无一有......讨论：目前公司在项目管理中最需要改进的TOP3问题第二章 流程与组织保......
如何做成功的产品经理人 广州：2026年09月16日
互联网时代背景下，产品迭代周期缩短、用户的需求不断变化，这些都给企业的新产品开发提出了挑战。企业要想生存，乃至在竞争激烈的市场中取胜，就必须采取用户思维，以市场为导向，持续创新和推出满足用户和市场需要的新产品。在世界500强企业，从1927年宝洁公司的第一位产品经理出现开始，产品经理这一职位已盛行多年。500强企业......
向华为学习：洞察人心的用户需求挖掘与管理 广州：2026年09月16日
想要做出好的产品，就要想方设法得到产品真实的用户需求，而需求不是想出来的，是经过挖掘采集并整理出来的。在很多产品研发团队中，需求往往来自于团队成员的“想当然”，并没有经过用户或者市场的调研，因此很容易开发出一堆用户并不感兴趣的功能，而这对产品的伤害是非常巨大的。因此，对于产品经理来说，做好需求挖......
研发管理培训内训课程
研发项目管理课程 主讲：张老师
金融危机在逐渐地远离我们……在此过程中，大量的工业企业倒闭关门，大批员工失业。但是，我们惊喜地发现，在这场金融危机中，还是有很多企业不但没有倒下，反而更加高速成长，原因何在？本课程会给出我们一个合理的答案。1、如何平衡市场竞争的压力和客户多变的需求，快速将产品推向市场；2、如何建立一个真正的......
AI在公文写作中的应用 主讲：刘老师
- 了解AI在公文写作中的应用场景和优势- 掌握使用AI工具进行自动纠错和语言优化的技巧- 提升公文写作效率，减少时间成本- 更好地运用AI技术提升公文质量和专业性培训亮点：有工具：提供稳定可靠的AI应用有案例 ：通过实际的案例分享，了解AI在公文写作中的应用效果培训对象本次培训面向公文写作人员、文秘人员、行政人员以及......
研发测试AI工程化实战把AI变成可测试、可复用、可管控的团队能力 主讲：闫老师
很多研发团队已经开始使用AI：写代码、写用例、分析日志，打包发版等。但这些尝试大多停留在个人层面，没有沉淀成团队可复用的方法。会用AI，和把AI用进稳定的研发流程，是两回事。落到具体岗位，问题很快变得现实：研发不敢把AI代码直接合进主干，测试拿不准AI用例覆盖够不够，大数据担心口径算错，ERP开发担心业务规则跑偏。管理......
