某科技独角兽HRD张女士（12年科技企业招聘经验）建议："在AI法律人才选拔中，应着重考察三个维度：技术解码能力（能将技术特征转化为法律需求）、监管预判能力（提前识别政策风向）、风险量化能力（评估法律问题的商业影响）。建议增加情景模拟环节，例如给定某AI产品上线前的合规审查清单制定任务。"
课程大纲（5天学习计划）
Day 1：人工智能与大数据基础
Day 2：机器学习（ML）的核心技术与商业应用
Day 3：生成式AI（GenAI）与行业颠覆
Day 4：AI战略部署与风险管理
Day 5：综合案例与未来趋势
课程大纲详细指引
Day 1：人工智能与大数据基础
主题：从商业视角理解AI与数据驱动决策
· 核心内容：
· AI的定义、发展简史与商业价值（案例：Netflix推荐系统 vs 传统零售业）
· 大数据的关键特征（4V：Volume, Velocity, Variety, Veracity）与数据基础设施（数据湖 vs 数据仓库）
· 实战练习：通过公开数据集（如Kaggle）分析企业痛点，定位数据需求
· 工具/案例：
· 案例：沃尔玛供应链优化中的实时数据分析
· 工具：Apache Hadoop/Spark的轻量级演示（无需代码）
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Day 2：机器学习（ML）的核心技术与商业应用