北京市朝阳区阿里巴巴AI培训

Qwen Chat是一款AI驱动的交流与生产力工具。为确保在工作场所中合规、合乎伦理且负责任地使用，需要实施细致的治理措施。

本课程的讲师主导式实时培训（线上或线下）面向初级至中级专业人士。课程旨在帮助学员在组织内部制定、实施或监督Qwen Chat的负责任使用政策及治理框架。

完成本培训后，学员将具备以下能力：

• 建立Qwen Chat采用的基础治理实践。
• 定义符合数据隐私要求的负责任使用指南。
• 设计安全且合规的提示词使用框架。
• 实施监控、审计跟踪及强制执行机制。

课程形式

• 由讲师主导的讨论，辅以真实世界案例。
• 政策构建练习及协作工作坊。
• 在实时实验室环境中进行治理场景的动手实践。

课程定制选项

• 培训可针对贵组织的合规、治理及运营需求进行定制。

Qwen Chat 是一款基于AI的分析与草稿撰写工具。它旨在帮助团队提取洞察、总结复杂材料，并加速商业情报工作流程。

这是一门由讲师指导的直播课程（可线上或线下授课），面向希望利用Qwen Chat提升市场研究、竞争分析和战略报告能力的中级专业人士。

完成本课程后，参与者将能够：

• 高效总结行业报告及大型文档。
• 生成清晰、结构化的竞争对手对比分析。
• 创建商业简报、SWOT分析和洞察摘要。
• 构建提示词工作流，以加速情报收集。

课程形式

• 通过引导式讲解支持的实际演示。
• 聚焦真实市场分析任务的场景化练习。
• 使用实时实验室环境进行实操活动。

课程定制选项

• 培训内容可调整，以契合贵公司的市场研究和竞争情报工作流程。

本课程由讲师指导，提供北京市朝阳区（线上或线下）培训，适合初学者级别的业务分析师、IT专业人士和AI爱好者，他们希望通过实践了解阿里云AI工具及其在各行业的应用。

培训结束后，学员将能够：

• 了解阿里云AI生态系统及其关键组件。
• 识别各种AI工具的应用场景。
• 使用阿里云AI服务进行数据处理和分析。
• 将AI驱动的洞察整合到业务运营中。

这项由讲师指导的[线上或线下]培训，针对高级AI开发人员和企业架构师，他们希望为各种企业应用程式自订和部署Qwen。

培训结束时，参与者将能够：

• 根据特定企业需求自订Qwen。
• 在云端或本地环境中部署Qwen。
• 将Qwen与现有的企业系统和应用程式整合。
• 监控并优化基于Qwen的解决方案性能。

本次由讲师指导的培训在北京市朝阳区（线上或线下）面向中级客户服务经理和自动化专家，他们希望利用Quark来自动化客户支持操作并提高效率。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解Quark的关键功能和特性。
• 使用Quark自动化客户服务工作流程。
• 将Quark与现有客户支持系统集成。
• 监控和优化自动化客户互动。

本课程为讲师指导的北京市朝阳区线下或线上培训，面向希望使用阿里云AI服务实施AI解决方案的中级云工程师、AI开发者和数据科学家。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解阿里云AI服务的核心组件。
• 使用阿里云SDK将AI服务集成到云应用中。
• 使用阿里云API实施计算机视觉和NLP解决方案。
• 在阿里云平台上监控和优化AI驱动应用。

这项由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，针对中级AI工程师和软件开发人员，旨在帮助他们使用Quark构建智能代理，以完成流程自动化、动态决策和工作流程优化等任务。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解Quark的架构和功能。
• 使用Quark设计和实现用于自动化任务的智能代理。
• 将Quark与现有系统集成，以进行数据处理和决策。
• 使用Quark开发即时决策工作流程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望将Qwen集成到其自然语言处理工作流程中的高级NLP专家、数据科学家和AI研究人员。

通过本培训，学员将能够：

• 了解Qwen的架构和功能。
• 使用Qwen进行高级自然语言处理任务，包括文本生成、分析和转换。
• 将Qwen集成到AI应用中，处理自然语言数据。
• 使用Qwen的API和库优化自然语言处理工作流程。
• 评估和微调Qwen模型，以应对特定任务。

这种在北京市朝阳区（线上或线下）进行的讲师主导的实时培训，面向希望利用阿里云构建能够自动化任务、回答问题并连接业务系统的AI智能体的初学者和中阶开发人员及云从业者。

在本培训结束时，学员将能够：理解阿里云上的AI智能体架构，构建一个简单的智能体工作流，将智能体连接到企业知识库和工具，并在云环境中部署和监控智能体。

在北京市朝阳区（线上或线下）提供的讲师指导实时培训，旨在帮助开发人员、架构师和技术专业人员利用阿里云创建、测试并部署用于业务场景的生成式AI应用。

完成本培训后，参与者将能够：理解阿里云生成式AI服务，使用通义千问模型构建提示词和工作流，创建简单的检索增强型AI解决方案，并在具备适当安全意识和成本意识的情况下部署AI应用。