AI大模型与数据治理
课程一：AI 架构——从计算基础设施到大模型工程化课程目标：掌握构建高性能、可扩展AI 系统架构的核心原理，解决模型从实验室走向生产环境的“最后一公里”问题。1.AI 计算基础设施架构▪异构计算资源：GPU（A100/H800/H20）与 NPU 集群的选型与拓扑。▪分布式训练架构：数据并行(DP)、模型并行 (MP)、流水线并行 (PP) 与 Ze
数据治理
AI时代的数据和知识治理升级
在AI大模型重塑商业逻辑的今天，企业数据管理正面临着一场从“后台支撑”到“前台驱动”的剧烈阵痛。作为业务管理者，本课程以徐晓仪老师独创的“数智DnA双螺旋变革体系”为顶层指引，深度融合《华为数据治理之道》《华为知识治理体系》与DG4AI标准，将带领学员跳出单纯的技术视角，用“业务主导、以用促治”的实战逻辑，打通从“结构化数据治理”到“非结构化知识工程”的任督二脉，构建AI时代的高质量数据底座。
数智化伦理与数据治理
算法歧视、数字鸿沟、大数据杀熟、大数据投毒等逐渐浮现在媒体上。App是否应该收集我们的数据？计算机能记住所有的事情，那么，是否还有“浪子回头金不换”？出门就打开地图，那是否还能有浪漫的“邂逅”？不同单位和和人的数据如何在保护的情况下共享？本课程将介绍其中涉及组织运作和个人利益的伦理问题，并给出数据治理的解决方案。
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