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人工智能技術(shù)應(yīng)用課程

背景一：制造業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用
2020 年新一代人工智能技術(shù)在全球制造業(yè)的滲透率尚不足 2%，隨著生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生的大量可靠、穩(wěn)定、持續(xù)更新的數(shù)據(jù)逐步被挖掘和利用，預(yù)計(jì)到 2025 年滲透率將超過(guò) 10%, 可帶動(dòng)制造業(yè)智能化升級(jí)市場(chǎng)規(guī)模突破 100 億美元。
人工智能在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域還有非常大的應(yīng)用潛力，目前人工智能可以為制造企業(yè)提供視覺(jué)檢測(cè)、自動(dòng)化控制、智能化校準(zhǔn)以及問(wèn)題根源分析等解決方案。未來(lái)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，除了在微觀層面質(zhì)量檢測(cè)方面的應(yīng)用，還可以訓(xùn)練機(jī)器人感知周?chē)沫h(huán)境、避免中斷或者危險(xiǎn)。此外，人工智能還可在制造業(yè)領(lǐng)域中的自適應(yīng)制造、自動(dòng)質(zhì)量控制、預(yù)防性維護(hù)、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用。

背景二：企業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各類(lèi)企業(yè)的核心資源，更是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的企業(yè)信息化存在信息孤島、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)字質(zhì)量低、數(shù)據(jù)處理能力差等問(wèn)題，無(wú)法滿足企業(yè)大數(shù)據(jù)管理和使用的需求。
隨著國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略制定與實(shí)施，大數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資源，且數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)成顯著的正相關(guān)。數(shù)據(jù)的有效資產(chǎn)化，有利于幫助企業(yè)從運(yùn)營(yíng)決策、業(yè)務(wù)優(yōu)化、成本控制和營(yíng)銷(xiāo)支持等方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值。因此，重新審視并構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的核心，提升企業(yè)智能決策及精細(xì)化管理水平，全面提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

背景三：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是利用數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)模式、組織架構(gòu)和企業(yè)文化等方面的變革。通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中可以改善的地方，甚至開(kāi)發(fā)新的業(yè)務(wù)模式。開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)生產(chǎn)效率會(huì)更高，浪費(fèi)會(huì)更少，風(fēng)險(xiǎn)也更小，有些甚至帶來(lái)了數(shù)字化創(chuàng)新收入，在企業(yè)殘酷競(jìng)爭(zhēng)中可以占據(jù)優(yōu)勢(shì)。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一般包括數(shù)字化業(yè)務(wù)優(yōu)化和數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變兩類(lèi)。前者不改變現(xiàn)有收入來(lái)源與商業(yè)模式，只是優(yōu)化管理、提升效率、開(kāi)源節(jié)流、防范風(fēng)險(xiǎn)；而后者可能是行業(yè)的顛覆者，它往往是跨界競(jìng)爭(zhēng)，收入與商業(yè)模式都會(huì)改變。但無(wú)論哪種類(lèi)型，其實(shí)質(zhì)都是想通過(guò)數(shù)字化手段加快企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，尋求創(chuàng)新發(fā)展新路徑。
清晰了解人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展、特點(diǎn)及數(shù)字化發(fā)展，將有助于現(xiàn)代企業(yè)積極改變生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)思維，并積極利用人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)提升自身管理能力和綜合競(jìng)爭(zhēng)力。
線下培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)計(jì)劃為 6 小時(shí)。
上半場(chǎng)主題：人工智能及其應(yīng)用
下半場(chǎng)主題：大數(shù)據(jù)及企業(yè)數(shù)字化
本課程內(nèi)容適合但不限于商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司、證券公司等金融機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)制造型企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的信息科技、風(fēng)險(xiǎn)管理、內(nèi)控與合規(guī)、內(nèi)部審計(jì)、運(yùn)營(yíng)支持、零售金融、公司金融等部門(mén)的高級(jí)管理人員和專(zhuān)業(yè)人員。
課件講授：制作人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)的課件內(nèi)容，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)授授課。
視頻素材：在授課過(guò)程中，播放具有代表性和時(shí)代性的人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用視頻，并就視頻進(jìn)行解讀。
案例素材：分享金融、電子商務(wù)、醫(yī)療、汽車(chē)、工業(yè)制造等不同領(lǐng)域的典型案例，并進(jìn)行案例分析。
互動(dòng)討論：授課過(guò)程中，講師組織參訓(xùn)人員進(jìn)行團(tuán)隊(duì)式討論，并會(huì)與參訓(xùn)人員進(jìn)行互動(dòng)，評(píng)析團(tuán)隊(duì)討論結(jié)果。
本課程既具有宏觀高度、也同時(shí)具有知識(shí)拓展性。基于實(shí)際案例和實(shí)際應(yīng)用視角解讀人工智能，剖析人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)在生產(chǎn)、生活領(lǐng)域的具體應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用入口，使參訓(xùn)人員能夠樹(shù)立起互聯(lián)網(wǎng)思維、從而以發(fā)展的眼光來(lái)審視人工智能。具體收益如下：
清晰了解人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)原理、特點(diǎn)及各領(lǐng)域應(yīng)用
掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶(hù)畫(huà)像和營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)的變化
掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)領(lǐng)域帶來(lái)的變化
掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)工業(yè)企業(yè)產(chǎn)生的影響與變化

課程大綱：
(一) 人工智能基本認(rèn)知
1. 人工智能時(shí)代的到來(lái)
視頻素材解析
案例素材解析
人工智能內(nèi)涵理解
人工智能起源與發(fā)展史
2. 人工智能及其主要技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)
自然語(yǔ)言處理
知識(shí)圖譜
搜索引擎
3. 人工智能應(yīng)用發(fā)展
大數(shù)據(jù)與 AI 的融合應(yīng)用
區(qū)塊鏈與人工智能的融合應(yīng)用
VR/AR 與人工智能的融合應(yīng)用
4. 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)系
大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺(tái)的融合
人工智能拓寬大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景

(二) 人工智能應(yīng)用邏輯
1. 人工智能功能與問(wèn)題求解
2. 邏輯推理與定理證明
3. 自然語(yǔ)言理解及應(yīng)用解析
4. 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)及應(yīng)用解析
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)及應(yīng)用解析
6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用解析
7. 模式識(shí)別及應(yīng)用解析
8. 機(jī)器視覺(jué)及應(yīng)用解析
9. 智能控制及應(yīng)用解析
10. 智能檢索及應(yīng)用解析

(三) 人工智能的商業(yè)應(yīng)用
1. 人工智能與汽車(chē)行業(yè)應(yīng)用
2. 人工智能與智慧制造應(yīng)用
3. 人工智能與智慧物流應(yīng)用
4. 人工智能與醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用
5. 人工智能與智慧交通應(yīng)用
6. 人工智能與智慧城市應(yīng)用
7. 人工智能與智能零售應(yīng)用
8. 人工智能與智慧金融應(yīng)用

(四)大數(shù)據(jù)及其技術(shù)與應(yīng)用
1. 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與實(shí)質(zhì)
2. 大數(shù)據(jù)的特征
3. 大數(shù)據(jù)主要技術(shù)
4. 大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用
5. 大數(shù)據(jù)發(fā)展與未來(lái)

(五) 工業(yè)大數(shù)據(jù)認(rèn)知及其應(yīng)用
1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與類(lèi)型
2. 工業(yè)大數(shù)據(jù)折挖掘技術(shù)及其分析
3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景及趨勢(shì)

(六) 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：走向“智能化”與“智慧化”
1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵
2. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展
3. “智能制造”’走向“智慧制造”
離散型智能制造模式
流程型智能制造模式
網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智能模式
大規(guī)模個(gè)性化定制模式
遠(yuǎn)程運(yùn)維模式
4. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與措施
生產(chǎn)環(huán)節(jié)的多種人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入（如計(jì)算機(jī)視聽(tīng)覺(jué)、生物特征識(shí)別、復(fù)雜環(huán)境識(shí)別、智能語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等技術(shù)）
產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)與缺陷檢測(cè)、生產(chǎn)工藝過(guò)程優(yōu)化、設(shè)備健康管理、故障預(yù)測(cè)與診斷等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用
目標(biāo)產(chǎn)品的人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（智能感知、模式識(shí)別、智能語(yǔ)義理解、智能分析決策等核心技術(shù)）

人工智能技術(shù)應(yīng)用課程