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中國企業(yè)培訓講師
數(shù)字化算法 人工智能算法助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型
 
講師:李福東 瀏覽次數(shù):2552

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導

培訓講師:李福東    課程價格:¥元/人    培訓天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

人工智能算法課程

【課程背景】
目前,人工智能應(yīng)用已經(jīng)滲透到生產(chǎn)生活的各個方面:
刷視頻時,平臺根據(jù)個人偏好推送喜歡的內(nèi)容;
餐廳里,服務(wù)機器人為我們送吃的;
酒店里,服務(wù)機器人為我們送東西;
工廠里,焊接機器人正在工作;
田野里,無人機在田地里噴灑農(nóng)藥;
創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復說:“未來15年,40%的工作將會被人工智能所取代”;計算機科學家,人工智能和機器學習領(lǐng)域國際最權(quán)威學者之一AndrewNg說:“未來10年,很難想象有哪個行業(yè)不會被AI所改變”。
中國、*、歐盟、英國、印度、加拿大、日本等國家也陸續(xù)發(fā)布了支持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策,并制定了人工智能發(fā)展國家戰(zhàn)略。
可見,人工智能一定是大勢所趨,我們也必須關(guān)注人工智能的發(fā)展動態(tài),重視對人工智能的資源投入,大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)。
人工智能專家將AI劃分為數(shù)據(jù)、算力、算法三大要素。其中,數(shù)據(jù)相當于石油、電力這樣的新能源;算力相當于土地、道路這樣的基礎(chǔ)設(shè)施,而算法則相當于汽車發(fā)動機這樣的推進引擎,在人工智能中處于最為核心的位置。
本課程以數(shù)字化算法為核心,通過案例故事的形式,從淺到深,介紹算法的本質(zhì)與模型構(gòu)建方法。同時,為了配合算法這一核心主題,增加了大數(shù)據(jù)、云計算、隱私安全治理、社會倫理道德影響、工作替代沖擊等相關(guān)知識內(nèi)容,讓學員在迭代起伏的AI故事中,全面而充分地理解算法模型的構(gòu)建思路與方法。

【課程收益】
了解人工智能的發(fā)展歷程與發(fā)展趨勢;
掌握人工智能算法模型的構(gòu)建思路與方法;
了解人工智能算法基礎(chǔ)設(shè)施(大數(shù)據(jù)與云計算);
了解人工智能應(yīng)用落地相關(guān)問題(隱私安全、倫理道德、人機關(guān)系等)。

【課程特色】
歷史與應(yīng)用視角,淺顯易懂;系統(tǒng)化、案例化,容易掌握。

【課程對象】
中高層管理人員、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導者/推動者

【課程大綱】
一、人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
1、四次工業(yè)革命與AI時代的到來
經(jīng)濟發(fā)展模式的三次飛躍
歷史上的四次工業(yè)革命
AI的提出及其曲折發(fā)展歷程
2、人工智能在國內(nèi)外的典型應(yīng)用
人工智能在國外的典型應(yīng)用案例
人工智能在中國的典型應(yīng)用案例
3、人工智能涵蓋的主要內(nèi)容及其特點
人工智能與新一代信息技術(shù)
人工智能的分類及其特點
人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及適用場景
案例:波士頓工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、特斯拉汽車

二、人工智能算法建模四步法
1、機器學習第一步:數(shù)據(jù)采集與預處理
數(shù)據(jù)采集方法與技術(shù)
異構(gòu)數(shù)據(jù)采集及其處理技術(shù)
數(shù)據(jù)預處理典型方法與工具
2、機器學習第二步:特征工程
典型特征選擇方法
深度學習與特征工程
3、機器學習第三步:模型訓練與模型選擇
訓練集與測試集構(gòu)建方法
算法模型構(gòu)建與選擇方法
4、機器學習第四步:模型優(yōu)化與應(yīng)用
主流模型優(yōu)化方法
算法模型在線應(yīng)用方法
案例:鳶尾花分類、房屋定價、情感分析

三、大數(shù)據(jù)和云計算助力人工智能
1、數(shù)據(jù)成為數(shù)字社會發(fā)展的新能源
數(shù)據(jù)是連接物理世界和數(shù)字世界的橋梁
大數(shù)據(jù)4V特征與人工智能
實時流式與批量離線計算模型
2、云計算成為數(shù)字社會新型基礎(chǔ)設(shè)施
算力決定人工智能算法的成敗
云計算Hadoop開源生態(tài)系統(tǒng)
3、數(shù)據(jù)與知識雙輪驅(qū)動人工智能發(fā)展
知識是人工智能算法模型的核心
知識圖譜讓AI更能準確把握需求
案例:電信大數(shù)據(jù)、知識圖譜、工業(yè)大數(shù)據(jù)

四、人工智能發(fā)展中的問題與挑戰(zhàn)
1、人工智能對隱私安全治理提出更大挑戰(zhàn)
深度學習算法讓隱私安全問題更突出
人工智能解決隱私安全問題的策略
2、人工智能發(fā)展中的社會倫理道德問題
若人工智能犯錯,誰之過?
AI在社會倫理道德遵循方面的探索
3、人工智能替代工作崗位引發(fā)人機沖突
員工如何改變思維方式,主動擁抱人工智能?
管理者如何幫助員工轉(zhuǎn)崗,化解機器替代危機?

人工智能算法課程


轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/298292.html

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    參加課程:數(shù)字化算法 人工智能算法助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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李福東
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