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基本背景:
企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用專家,數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略專家
大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的經(jīng)營(yíng)管理創(chuàng)新專家
智慧型企業(yè)架構(gòu)師,企業(yè)數(shù)據(jù)力理論創(chuàng)立者
北京信誼明悅數(shù)據(jù)科技有限公司公司創(chuàng)始人兼CEO
明悅大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院 首席數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略專家
國(guó)家信息中心優(yōu)【點(diǎn)擊詳細(xì)】

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引入數(shù)據(jù)分析與智能化檢測(cè)工具

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ai時(shí)代,帶來的變化與未來

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在生成式 AI 時(shí)代,以下幾類人可能逐漸被邊緣化: 一、從事重復(fù)性勞動(dòng)的工作者。生成式 AI 擅長(zhǎng)自動(dòng)完成標(biāo)準(zhǔn)化和重復(fù)性高的任務(wù),這類人群可能面臨職業(yè)轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。 二、缺乏技術(shù)培訓(xùn)的人群。隨著 AI 技術(shù)普及,對(duì)相關(guān)知識(shí)和技能需求

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GPT 等人工智能提高效率的五個(gè)方法

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尹立慶 2454 瀏覽次數(shù)

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