银行大数据风控建模与反欺诈应用
周红伟 —— 前马上金融风控负责人，大数据与人工智能技术的深度融合，为风险控制提供了更精准、高效的解决方案。决策树、随机森林、XGBoost等机器学习算法在金融风控领域展现出强大的预测能力，能够有效提升欺诈识别率、优化信用评分模型，并增强风险管理策略的智能化水平。
周红伟
石油行业大模型训练数据集构建案例实操
课程背景随着大模型技术的快速发展，模型性能的瓶颈逐渐从规模转向数据质量。低质量、重复、有偏或标注噪声的数据会显著限制模型的效果与泛化能力。在实际应用中，许多团队虽拥有海量数据，却因缺乏系统性的数据优化方法，导致训练效率低下、资源浪费，甚至引发模型偏见与输出不可靠等问题。本课程立足于产业实践中的常见数据挑战，通过案例驱动的方式，帮助学员掌握从评估、清洗、标注到筛选与增强的全流程数据优化技能，提升数据
通用业务智能体OpenClaw+Skills+RAG+Agent构建案例实操
结合通用业务智能体OpenClaw生态体系，系统讲解从基础架构到企业级应用的全栈智能体构建技术。通过Skills技能开发、RAG知识增强、Agent自主决策、多智能体协同等核心技术的深度融合，帮助企业构建具备业务理解、智能决策和自主执行能力的智能业务系统。课程特别关注业务人员、营销人员和管理人员的实际需求，将复杂的技术概念转化为可理解、可操作的实践内容，使非技术人员也能掌握智能体技术的应用方法，推动智能体技术在企业各业务领域的落地实施。
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