开发了100个海外客户，为什么一个都不回复？客户找到了，却不知道怎么推进成交？AI、LinkedIn、SEO到底怎么配合使用？融创云学院10月活动日历来了！3场线上直播 + 3场线下活动，围绕海外客户开发、精准获客、品牌出海增长，分享真正能落地的实战方法！想参加哪一场？欢迎联系我们咨询详情，获取活动报名详情！
北京融创云应邀参加商务部 AI 服务机构座谈会！面对外贸“获客难、人才缺”痛点，融创云重磅推出“三个100计划”，通过境内外服务网络、融创云出海营销平台与融创云学院，深度融合 AI 与 LinkedIn 生态，打造从“平台赋能”到“人才培育”的全链路出海闭环，助力中国品牌稳健走向全球！未来，融创云也将继续围绕海外获客、品牌建设、人才培养和企业全球化服务，持续完善平台、课程和生态能力，帮助更多中国企业走向海外、扎根海外。
2026年9月15日下午，由融创云学院携手领英中国在深圳出海中心举办的「出海进阶·赢在领英——B2B出海游学（深圳站）」圆满收官。在全球出海格局加速洗牌的今天，传统海外展会成本攀升、独立站投放获客昂贵、团队缺乏全球化开拓能力，成为众多外贸企业的共同痛点。本次游学汇聚了来自全国近六十位B2B企业创始人、外贸操盘手与核心业务决策者，现场座无虚席，互动频频。四位深耕全球化生态的一线实战导师联袂登台，从「营销×销售×人才三轮协同＋前沿应用」全维度，为中国企业出海打通了一条从精准线索到闭环成交的全链路破局路径。
询盘质量走低、加好友回复率差？海外买家决策方式已变！北京融创云邀您参加 2026 年 9 月 15 日深圳「出海进阶·赢在领英」B2B出海游学汇。携手官方专家，系统拆解领英营销、销售、人才三大基座与 AI+GEO 前沿应用，打破传统开发痛点，构建高转化数字化信任阵地！
还在靠展会和盲信死磕 B2B 出海？北京融创云邀您参加 2026 年 9 月 15 日深圳出海中心闭门游学！携手 LinkedIn 官方团队与实战导师，深度拆解“团队+品牌+大客”闭环、AI 穿透决策链拓客与全球本地化团队组建方案。线下名额有限，立即扫码抢位！
7月29日，由微软广告、领英中国联合主办，融创云学院承办的“领航出海·英立潮头——AI赋能出海获客深圳站”活动圆满结束。来自制造业、外贸企业及海外市场领域的企业负责人齐聚深圳，围绕海外流量获取、AI工具应用、B2B客户开发及LinkedIn营销等话题，展开了一场聚焦实战与增长的深度交流。一、解决获客到成交的问题今天的B2B企业出海，早已不是简单地开通一个平台、投放一笔广告，就能持续获得订单。不少企业都面临着相似的问题：有产品、有工厂，却不知道如何找到精准海外客户；投入了广告和平台，询盘数量不少，真正有价值的线索却不多；业务员开发了大量客户，但缺少持续跟进和信任建立的方法；企业希望借助AI提高效
助力 B2B 出海与跨境电商拓展全球市场！2026 微软广告最新赠金福利重磅来袭：新客开户及回归客户最高可享 $2000 广告赠金；首次试用 PMax 或 AI Max 智能化方案加码再送最高 $1000 体验券；拓展新国家/地区更有额外 $500 新市场补贴。优惠券数量有限，先到先得！立即申请领取专属出海营销补贴。
近日，“创业中华·创新河北”海内外侨商沧州行活动在沧州举办。本次活动以“丝路云帆·侨助冀货出海”为主题，汇聚政府领导、海内外侨商代表、跨境平台负责人、外贸企业及出海服务机构，共同围绕制造企业出海、跨境电商运营、海外市场拓展、全域获客增长等话题展开深入交流。作为长期服务中国 B2B 企业出海增长的专业机构，北京融创云信息技术有限公司总经理张迎春受邀参加本次活动，并在现场围绕 LinkedIn 领英平台价值及外贸企业海外获客解决方案进行交流分享。
浏览数量： 796 作者： 本站编辑 发布时间： 2023-02-20 来源： 本站
| AI 工程师营 | ||
| 主题 | 内容介绍 | 课时 |
| 人工智能导论 | ▫ 什么是人工智能 ▫ 人工智能的历史沿革 ▫ 生活中常见的人工智能产品 ▫ 对人工智能常见的误解 | 1 |
| 算法工程师的进阶之路 | ▫ 算法工程师的知识体系 ▫ 学习方法和资料 ▫ 如何阅读一篇 AI 论文 | 1 |
| 机器学习基础（Ⅰ） | 人工智能背后的技术：AI 模型 ▫ AI 模型是什么 ▫ AI 模型的生命周期 ▫ AI 模型质量的判断 | 1 |
| 机器学习基础（Ⅱ） | 使用 AI 模型的几种方法 ▫ 使用模型 ▫ 使用训练代码 ▫ 使用训练代码 + 预训练模型 ▫ 使用算法 | 1 |
| 通过认知服务体验 AI 模型 | ▫ 认识微软认知服务（ ASR，TTS ） ▫ 服务总览 + 常用任务介绍 ▫ 服务调用方法获得结果（ e.g. 音频文件和 viseme 信息 ） | 3 |
| 机器学习基础（Ⅲ） 认识模型训练和优化算法 | 通过线性回归认识模型训练和预测 ▫ 线性回归的模型函数 ▫ 线性回归的训练目标 ▫ 线性回归的预测结果 通过线性回归认识梯度下降 ▫ 从模型函数到目标函数 ▫ 最优化目标函数 ▫ 梯度下降算法 ▫ 梯度下降算法的实现 | 2 |
| 机器学习基础（Ⅳ） 模型的训练环境 | ▫ 单机训练 ▫ Al Platform | 1 |
| 有监督模型（Ⅰ） 二分类模型 | 认识逻辑回归：用于二分类的回归模型 ▫ 模型函数 ▫ 模型函数的来源 ▫ 二分类的优势 逻辑回归的目标函数和优化对象 ▫ 目标函数 ▫ 梯度下降过程 ▫ 逻辑回归梯度下降的实现 ▫ BGD 、SGD 以及 MBGD 从二分类到多分类 | 1 |
| 有监督模型（Ⅱ） 其他分类模型 | 介绍模型基本原理，特点和选择方法： ▫ 朴素贝叶斯 ▫ 决策树 ▫ SVM ▫ 提升树（ optional ） | 2 |
| 编写梯度下降程序训练 线性回归和逻辑回归模型 | 2 | |
| 有监督模型（Ⅲ） 序列预测模型 | ▫ 马尔可夫链，马尔可夫过程 ▫ CRF & HMM 原理 ▫ 语音识别 ▫ 自动作曲 ▫ 自动写作 ▫ 实体识别 | 2 |
| Sklearn 的使用方法 | 1 | |
| 数据工程（1） | ▫ 数据清洗 ▫ 数据归一化 ▫ 特征提取 ▫ 编码 | 1 |
| 训练分类模型 | ▫ 利用分类模型进行文本分类 | 2 |
| CRF 实战 | ▫ 训练一个 NER 模型 | 2 |
| 无监督模型：聚类等 | ▫ Kmeans 等 ▫ 密度聚类 ▫ GMM ▫ PCA | 1 |
| 聚类算法实战 | ▫ 聚类 | 2 |
| 深度学习基础（Ⅰ） | 神经网络的历史与现状 全连接神经网络 ▫ 层级 ▫ 元素 ▫ 神经网络的训练目标 ▫ 神经网络的推断 ▫ 利用梯度下降算法训练神经网络 前向传播和反向传播 | 2 |
| from scratch 编写程序，训练 FC 网络 | 3 | |
| 深度学习基础（Ⅱ） | 认识更多的神经网络 ▫ CNN ▫ RNN & LSTM ▫ Attention & Transformer 神经网络的应用 ▫ 图像 ▫ 语音 等等 | 1 |
| 深度学习基础（Ⅲ） | 模型训练方法： ▫ 数据预处理 ▫ 权重初始化 ▫ 优化算法 ▫ 正则化 ▫ 学习率和提前停止 | 2 |
| 人工智能系统 | ▫ 现阶段的人工智能系统——深度学习系统 ▫ 深度学习系统的资源需求（ 计算资源、数据资源、人力资源 ） ▫ 深度学习框架的沿革与设计要点 | 2 |
| 深度学习训练框架 Tensorflow | 什么是深度学习框架 深度学习框架的作用 ▫ tensorflow 2.0 的使用 | 1 |
| 用 Tensorflow 训练多层 FC 网络 | 2 | |
| NLP 基础（Ⅰ） | ▫ 什么是自然语言处理（ NLP ） ▫ 自然语言处理的任务 ▫ 基于模型的自然语言处理 | 1 |
| NLP 基础（Ⅱ） | ▫ word2vec ▫ bert | 2 |
| 文本分类的应用与神经 网络解决方案 | ▫ 文本分类的特征构建方法：词袋模型，TF-IDF，word2vec 等 ▫ 基于深度学习模型的文本分类：CNN + FC，BERT + FC 等 ▫ 文本分类数据准备：数据标注 ▫ 文本分类应用：邮件分类（ 二分类 ）vs 新闻分类（ 多分类 ） | 2 |
| 数据工程（ 2 ） 将文本转化为向量的方法 | embedding: ▫ 嵌入模型的进化方式 ▫ VSM ▫ Topic Model ▫ word embedding ▫ contextual embedding ▫ large language Model | 1 |
| 用 word2vec 和 BERT 进行 text embedding | ▫ 构造一个 word2vec 模型 ▫ BERT 预训练 ▫ 利用外部库去读取 BERT 预训练模型 | 2 |
| 文本相似度问题的 解决方案 | ▫ 文本相似度任务的应用场景（ 智能对话 ) ▫ chart level ▫ word level ▫ sentence level ▫ paragraph level | 1 |
| 文本相似度计算的 性能问题 | ▫ 机器学习中的性能问题 ▫ 模型蒸馏 ▫ 量化 ▫ 剪枝 | 2 |
| 智能对话系统与虚拟 主播平台 | ▫ 智能对话系统架构 ▫ 自然语言理解模块 ▫ 知识库 ▫ 对话管理引擎 | 2 |
| 构建一个简易对话系统 | ▫ 分别使用分类模型和相似度模型识别用户意图 ▫ 根据意图返回对应答案 | 3 |
| 知识图谱导论 | ▫ 什么是知识图谱 ▫ 知识图谱的数据模型 ▫ 知识图谱的构建、存储和应用 | 1 |
| 知识抽取技术 | ▫ 实体抽取 ▫ 关系抽取 ▫ 联合抽取 | 2 |
| DialogEngine 使用方法 | 1 | |
| Virtual Anchor 使用方法 | 1 | |
| SmartkG 的使用方法 | 1 | |
| 知识图谱前沿技术 | ▫ 知识图谱的研究和应用热点 ▫ 知识图谱应用案例 | 1 |
| 强化学习 | ▫ 强化学习概念 ▫ DQN ▫ Actor_Critic 模型 | 2 |
| 强化学习实战 | ▫ 让电脑自己玩贪食蛇 | 2 |
| 生成对抗网络（ GAN ） | ▫ 生成对抗网络的概念 ▫ 模型的进化 ▫ 应用 | 2 |
| GAN 实战 | 2 | |
课程特色
多领域覆盖： 涵盖Python编程、数据分析、人工智能、自动化办公、算法与数据结构等多个领域，为学员提供全面而实用的技能。
前沿技术学习：重点关注人工智能、虚拟人物设计、AI生成技术等前沿领域，培养学员在数字时代的创新能力。
实践技能提升： 通过项目实战、案例分析等方式，强调实际操作与问题解决，使学员能够熟练应用所学知识。
问题解决思维培养： 着重算法与数据结构的教学，培养学员分析和解决问题的思维方式，提高编程能力。
综合能力提升： 所学知识体系跨学科，使学员具备全面综合应对复杂技术和业务挑战的能力。
