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              AI創新洞見及互聯網行業應用

              課程編號:26258

              課程價格:¥32000/天

              課程時長:2 天

              課程人氣:309

              行業類別:行業通用     

              專業類別:管理技能 

              授課講師:韓迎娣

              • 課程說明
              • 講師介紹
              • 選擇同類課
              【培訓對象】
              董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理等高管人員

              【培訓收益】
              互聯網、產業互聯網、工業互聯網、大數據及人工智能 人工智能對社會影響、人工智能圖譜,發展現狀及痛點 產業互聯網、人工智能創新應用場景及案例解析 人工智能產業鏈、布局、行業應用及入口 人工智能未來發展趨勢及投資方向

              一、初識產業互聯網、工業互聯網、大數據及人工智能
              1、思維創新
              2、認識產業互聯網
              什么是產業互聯網?
              產業互聯網VS消費互聯網
              產業互聯網VS工業互聯網、互聯網+、智能+
              3、工業互聯網概述
              什么是工業互聯網?
              工業互聯網應用現狀
              工業互聯網的特征與特點
              4、初識大數據
              什么是大數據?
              大數據能做什么?
              大數據的特征與特點
              大數據現狀及應用痛點
              大數據的技術圖譜
              5、什么是人工智能
              什么是人工智能
              如何理解人工智能
              人工智能特征與特點
              人工智能對社會影響
              6、人工智能發展現狀
              人工智能圖譜
              人工智能發展階段
              人工智能基礎技術應用
              人工智能發展痛點
              案例:
              二、人工智能與商業創新應用及案例解析
              1、人工智能產業鏈構成
              2、人工智能巨頭布局
              3、人工智能行業全景
              4、人工智能應用場景與商業化探索
              5、人工智能在各行業應用及案例
              智能零售
              智慧物流
              人工智能+醫療保健
              人工智能+金融服務
              智能交通
              人工智能+科技、通訊與媒體
              智能制造
              智能客服
              智能教育
              6、人工智能投資方向
              案例:
              三、產業互聯網創新應用及案例解析
              1、搭建產業互聯網體系
              產業互聯網框架5維特點
              市場融合、產品升級
              人機協同、彈性組織
              云構建、數據基石
              2、產業互聯網創新應用商業場景
              智慧服務
              智慧文旅
              智慧政務
              智慧教育
              智慧出行
              精準農業
              3、產業互聯網的發展注智
              4、產業互聯網共享與鏈接邏輯
              案例:
              四、大數據驅動智能決策系統
              1、無數據,不AI
              2、大數據處理
              數據源結構
              數據清洗
              數據標準化
              數據展現
              3、大數據分析與建模
              4、大數據標簽化管理
              5、數據中臺到智能中臺
              6、數據中臺對業務支持能力與核心商業價值
              7、大數據對企業的價值
              商業模型與業務邏輯
              大數據的降本增效分析
              大數據應用場景
              大數據用戶分析
              讓數據驅動業務
              8、讓數據驅動經營決策
              9、大數據安全管理
              10、大數據資產化
              案例:
              五、產業互聯網、人工智能未來發展趨勢
              1、產業互聯網、人工智能技術趨勢
              2、人工智能倫理原則
              3、產業互聯網、人工智能技術領域的商業化程度
              4、產業互聯網、人工智能發展瓶頸
              5、產業互聯網、人工智能未來商業潛能 

              咨詢電話:
              0571-86155444
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