《释放AI生产力》

2021-12-15 12:34| 发布者: 岸岸| 查看: 26195| 评论: 0|原作者: 岸岸

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本门课程福利对象报名前80名,福利内容: 赠送适用于任何课程的价值400元"免学费卡"1张，请有意向的同学们抓紧时间，从速报名!

近年来，炼数成金在为企业提供培训及项目服务时，感受到企业数字化转型的急迫性以及诸多的困扰，多平台就是一个困扰企业的问题之一。炼数成金针对数字化转型这一课题，未来计划开设一系列的课程，从业内优秀的产品，到开源解决方案，将会邀请企业专家以及业界技术专家为大家做深度讲解。

很荣幸在此课题开篇就邀请到Teradata专家隗华介绍了AI应用产业化过程中通常面临的挑战，并说明了Teradata AnalyticOps如何应对这些挑战，同时说明了AnalyticOps如何集成到客户的生态环境之中及相关的客户案例。同学们可以在作业探讨题中回复告知你的思考和疑问，隗华老师将以自己丰富的实践经验在学员交流群中与大家进行深入的探讨。

课程简介：
在越来越多的场景中，AI应用被寄予厚望，然而很多正在推进AI应用的企业发现，单个AI构建起来相对简单，可是当想要把AI应用模式推广开来，希望在企业范围内大规模应用时，原本隐藏的各种成本就凸显出来了，AI应用的产业化面临着之前未曾预料的一系列挑战。

首先是数据准备时间过长，在一个典型的AI项目中，50%~80%时间用于数据准备，真正用于产生价值的时间占比过低。其次是缺乏体系化的数据管理，导致不同的AI项目之间，相同的数据集被重复准备。平均来看，从数据探索到模型部署，每个AI模型所花费的时间过长。最后，由于缺乏评估标准和能力，导致开发完成的模型中有近2/3未投入到实际的生产应用中。企业中AI生产力水平整体较低。

Teradata AnalyticOps围绕数据科学的工作流程展开设计，同时面向AI分析人员和运维人员，针对AI应用产业化过程中遇到的痛点，提供了端到端的解决方案。AnalyticOps支持各种形式的数据集，并保证了多个AI项目之间数据集的共享。在模型的训练、评估、比较、批准和部署环节中，AnalyticOps提供了全面的管控及标准化、自动化流程支持。在模型部署环节，AnalyticOps为模型预测、监控、报告等提供全面支持。

课程亮点：
单个和AI应用和大规模的产业化之间存在巨大的鸿沟。
为面临AI应用产业化困扰的企业提供了完整的解决方案和成功案例。

授课对象：对数据仓库，数据分析平台架构有兴趣的IT人员等。

课程环境：Windows, Linux, Mac等电脑

授课讲师：
隗华
Teradata资深业务顾问，在 IT 咨询服务行业有超过 20 年的工作经验，先后为等多家全球领先的公司服务。从 2000 年起一直从事数据领域的专业咨询服务工作，参与过多个大型咨询服务项目的售前、实施和管理。

课程学费：限时免费

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