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              市政服務數智化實戰

              市政服務數智化實戰

              課程編號:49407

              課程價格:¥0/天

              課程時長:2 天

              課程人氣:173

              行業類別:黨政機關     

              專業類別:數字化 

              授課講師:王明哲

              • 課程說明
              • 講師介紹
              • 選擇同類課
              【培訓對象】
              規上企業(規模達到一定程度)的高層、中層以及業務骨干。

              【培訓收益】
              掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路 了解與您部門相關的數字/智慧市政案例,以及背后的經驗與教訓 認識到您部門所在的數字化轉型階段,并收獲相關的建議和忠告 手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適部門的試點突破口并形成方案

              一、數字化的頂層思維
              1、數字化概念導入
              從十四五規劃看數字經濟
              數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素
              數字化轉型:數字化是業務和IT的深入融合
              概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…
              2、數字化頂層思維框架
              精益思維:梳理業務,發現數字化入手點
              編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率
              數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局
              案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。
              小互動:在指路問路中掌握編程思維
              3、我們應該關注哪些數字化技術
              基礎設施:解除計算機的能力封印
              數據應用:搬金磚VS挖金礦
              案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測
              4、數字化轉型有哪三個必經階段
              Digitization:無紙化
              Digitalization:高效化
              Digital transformation:無人化
              每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術
              案例:人員績效智能評估系統
              5、數字化轉型的兩大核心半場
              信息化:固化流程/信息流轉/數據積累
              人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術
              案例:從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

              二、數字市政的應用現狀
              1、數字市政有哪三個必經階段
              信息流動
              數據打通
              智能研判
              判斷您的部門正處于那個階段
              2、數字市政大盤點
              數字市政供應商大盤點
              數字市政應用場景大盤點
              城市數字化程度大盤點
              現有數字市政的經驗及教訓
              案例:華為/百度/騰訊/阿里政務云對比,BAT眼中的城市大腦,華東某一線城市綜合治理案例,華南某一線城市智慧交通案例,深圳公安局某分局智慧服務廳,

              三、智能化的底層原理
              1、人工智能的2大底層原理
              邏輯固化:師傅“教”徒弟
              知識抽?。簬煾?ldquo;帶”徒弟
              案例:預測男生是否會受女生歡迎
              2、人工智能的6大底層套路
              X-Ypairs:知識抽取
              Y→X:生成萬物
              X1-X2 pairs:推薦匹配
              X only:聚類算法
              Y only:超越人類
              Dot & Line:知識圖譜
              人工智能發展的終點
              案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機
              3、人工智能的6步落地法
              價值驅動 or 數據驅動
              機器學習 ≠ 江湖算命
              數據模型 VS 機理模型
              大數據 ∪ 深度學習
              行業專家 || 客觀事實
              行政可行 ≈ 最大門檻
              案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%
              4、工業領域AI落地的7大場景
              銷量預測
              產品質量檢測
              耗品壽命預測
              設備預測性維護
              場地巡檢
              智能排產及調度
              工藝參與自動優化
              案例:某著名汽車品牌銷量預測,焊接故障檢測,刀具壽命預測,大型設備故障預測,電力行業巡檢,百度AI物流調度最優化案例,某污水處理廠工藝優化

              四、市政智能化的發展和挑戰
              1、數字市政發展的終點
              人民幸福感極大提升
              社會運轉效率極大提高
              信息不對稱得到持續改善
              社會“法治”程度不斷進步
              2、市政智能化面臨的挑戰
              缺少既懂業務邏輯又懂AI知識的交叉人才
              方便高效與安全穩健是永恒的反義詞
              馬太效應在智慧政務中的體現
              客觀規律決定的漸進式發展
              2、市政智能化帶來的機遇
              GDP的“放大器”
              重大決策的“指南針”
              社會問題的“透視鏡”
              重大危機事件的“滅火器”
              難纏大城市病的“終極藥方”
              案例:北京某中心城區AI公園項目,江蘇省某市公安局大數據輿情分析平臺,“天眼”衛星智能防災監測系統,某省會城市政法數據安全項目,某國家部委應急處置系統,北京市某街鎮生態環境精細化感知,河北省某新區時空遙感分析項目
               

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