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              大數據時(shí)代人工智能應用與價(jià)值創(chuàng )新

              課程編號:51049

              課程價(jià)格:¥33800/天

              課程時(shí)長(cháng):2 天

              課程人氣:179

              行業(yè)類(lèi)別:IT網(wǎng)絡(luò )     

              專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

              授課講師:趙志強

              • 課程說(shuō)明
              • 講師介紹
              • 選擇同類(lèi)課
              【培訓對象】
              ● 企業(yè)高級管理人員,總經(jīng)理、總工程師、副總經(jīng)理等; ● 渴望掌握新興技術(shù)價(jià)值落地的企業(yè)中層以上管理人員及工程師; ● 高校MBA、EMBA、DBA專(zhuān)業(yè)研究生; ● 地方政府中、高級管理干部及相關(guān)領(lǐng)域公務(wù)員; ● 國家“十四五”規劃中智能制造及戰略新興產(chǎn)業(yè)中相關(guān)人士。

              【培訓收益】
              ● 熟悉社會(huì )常見(jiàn)的人工智能應用,強化對智能的認知; ● 厘清大數據、人工智能體系中的關(guān)鍵問(wèn)題; ● 掌握大數據推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展的主線(xiàn)技術(shù)邏輯; ● 熟悉掌握新興技術(shù)成熟度曲線(xiàn),把握未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢; ● 了解人工智能主要流派與基本原理、主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型; ● 了解數據科學(xué)、數據建模、大數據平臺、人工智能主要技術(shù)架構; ● 熟悉主流人工智能落地的商業(yè)形態(tài)及人工智能人才體系、產(chǎn)業(yè)投融資現狀態(tài); ● 掌握數據智能應用的創(chuàng )新原理和熟悉人工智能在各領(lǐng)域的創(chuàng )新應用; ● 通過(guò)案例實(shí)踐深入熟悉掌握基于人工智能在業(yè)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng )新變革之法。

              導入1:現在是大數據時(shí)代,現在是人工智能時(shí)代
              案例:“我的一天”
              研討:(GP-分組對抗記分點(diǎn))感受智能化,分組討論描述“你的一天”,并指出哪些應用或名詞是和人工智能緊密相關(guān)?
              導入2:“人工智能威脅論(一)”
              案例:人工智能的技術(shù)發(fā)展,對人類(lèi)來(lái)說(shuō)到底是生存還是毀滅?
              研討:(GP-分組對抗記分點(diǎn))分組匯總每位同學(xué)的觀(guān)點(diǎn)
              備注:GP-為短時(shí)時(shí)間討論,一般不超過(guò)5分鐘,LGP為長(cháng)時(shí)間討論,一般在5-20分鐘;GP活動(dòng)將根據現場(chǎng)情況發(fā)起或不發(fā)起,非固定活動(dòng)。LGP同。
              第一講:大數據時(shí)代特征與人工智能?chē)覒鹇?br /> 一、從互聯(lián)網(wǎng)到大數據時(shí)代的演變過(guò)程
              1. 從互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)看人類(lèi)在線(xiàn)化過(guò)程
              2. 人類(lèi)在線(xiàn)化過(guò)程與行為數據的關(guān)系
              案例分析:以商業(yè)購物場(chǎng)景為例,分析人類(lèi)活動(dòng)的在線(xiàn)變化及其產(chǎn)生的行為數據
              小組研討:(GP)分組設計其他場(chǎng)景,延伸到物聯(lián)傳感網(wǎng)
              3. 大數據的來(lái)源與全球數增長(cháng)情況分析
              4. 數據計量單位的換算
              5. 5G的戰略地位與價(jià)值
              6. 大數據的兩個(gè)重要特征
              7. 大數據價(jià)值的現狀
              二、國際與國內對大數據的認識與現狀
              1. 全球對大數據的認知與共識
              2. 中國:大數據上升到國家戰略
              3.數據資產(chǎn)化的6種主要業(yè)務(wù)模式
              小組研討:(GP)找出我們生活中常見(jiàn)的大數據業(yè)務(wù)
              三、國際與中國人工智能發(fā)展
              1. 中國:人工智能的國家戰略與“智能+”
              2. 世界各國人工智能發(fā)展對比分析
              3. 解讀“十四五”規劃給我們的啟示
              小組研討:(LGP)找出在你所在行業(yè)的有關(guān)人工智能方面的國家或地方政策規劃

              第二講:人工智能發(fā)展史
              一、人工智能的起源
              1. 人工智能產(chǎn)生的背景
              2. 圖靈與圖靈測試
              3. 達特茅斯會(huì )議與“人工智能”一詞的出現
              二、人工智能的三次浪潮
              1. 第一次人工智能浪潮:推理與探索
              案例分析:計算機在使用“推理和探索”的興起與沒(méi)落
              2. 第二次人工智能浪潮:知識工程
              案例分析:專(zhuān)家系統的窘境與問(wèn)題
              3. 我們正在第三次人工智能浪尖上:大數據與深度學(xué)習
              案例分析:人工智能發(fā)展歷程中的里程碑事件

              第三講:人工智能的原理與體系
              一、人工智能定義與分類(lèi)
              1. 人工智能定義隨技術(shù)革新而變化
              2. 計算智能、感知智能與認知智能
              3. 人工智能的幾大學(xué)術(shù)門(mén)派其及技術(shù)發(fā)展方向
              案例分析:人機智力大戰的巔峰——阿爾法狗
              二、人工智能人才培養與學(xué)科體系
              1. 學(xué)科領(lǐng)域交叉與滲透下的人工智能創(chuàng )新協(xié)同
              2. 世界及中國人工智能類(lèi)人才培養現狀
              案例分析:中國某頂尖大學(xué)人工智能研究院體系及研究領(lǐng)域
              3. 把握與跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢的方法
              案例分析:深度分析Gartner曲線(xiàn)
              實(shí)操演練:(LGP)依據現場(chǎng)給出的某人工智能應用,依據Gartner曲線(xiàn)分析其技術(shù)發(fā)展規律與特點(diǎn)

              第三講:數據智能技術(shù)體系與建模
              一、數據智能平臺技術(shù)體系
              1. 大數據技術(shù)平臺架構
              2. 人工智能技術(shù)平臺架構
              3. 通用深度學(xué)習開(kāi)源框架與特點(diǎn)
              二、數據科學(xué)與機器學(xué)習
              1. 數據科學(xué)結構
              2. 傳統數據分析與大數據挖掘流程比較
              3. 大數據挖掘工作流程
              4. 大數據模型開(kāi)發(fā)流程
              案例分析:(LGP)行動(dòng)學(xué)習,大數據驅動(dòng)下的“商業(yè)人”畫(huà)像及應用

              第四講:常見(jiàn)深度學(xué)習模型與應用
              一、傳統數據模型與應用
              1. 常見(jiàn)傳統數據算法與模型
              2. 常見(jiàn)傳統數據算法的應用
              二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN)模型與應用
              1. DNN模型
              2. DNN應用場(chǎng)景:搜索排序、推薦排序
              三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)模型與應用
              1. CNN模型
              2. CNN應用場(chǎng)景:圖像識別、視頻分析
              四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RNN)模型與應用
              1. RNN模型
              2. RNN應用場(chǎng)景:語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理
              研討:如何識別智能產(chǎn)品中的核心技術(shù)

              第五講:機器人技術(shù)及其應用原理(選講課程)
              一、機器人概述
              1. “robot”一詞的來(lái)源
              2. 機器人定義與相關(guān)概念
              3. 機器人發(fā)展歷程
              4. 機器人分類(lèi)
              二、機器人基本原理及應用
              1. 機器人控制系統的基本結構
              2. 工業(yè)機器人
              3. 農業(yè)機器人
              4. 醫療機器人
              5. 服務(wù)機器人
              6. 特種機器人
              案例分析:機器人在工業(yè)、農業(yè)、醫療等領(lǐng)域的應用
              三、機器人與智能制造
              1. 中國制造2025與智能制造
              2. 智能制造基本科學(xué)問(wèn)題
              3. 智能制造主要應用方向
              4. 機器人在智能制造的應用模式
              案例分析:機器人作業(yè)系統在制造領(lǐng)域的應用

              第六講:基于數據智能的創(chuàng )新原理與方法
              一、數據智能基本創(chuàng )新原理與應用
              1. 數據智能概念與邏輯
              2. 數據智能基本創(chuàng )新原理
              3. 基于數據智能創(chuàng )新的方法與路徑
              二、數據智能商業(yè)價(jià)值轉化與創(chuàng )新
              1. 人工智能商業(yè)價(jià)值
              2. 人工智能是生產(chǎn)力
              3. 人工智能是新商業(yè)模式
              4. 人工智能結合行業(yè)孵化新物種
              5. 人工智能重新定義組織、文化與流程
              實(shí)操演練:(LGP)給出一個(gè)人工智能創(chuàng )新產(chǎn)品應用,推導創(chuàng )新最終的商業(yè)模式(醫療影像智能診療中心)

              第七講:人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)與安全
              一、人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)
              1. 人工智能應用領(lǐng)域
              案例分析:模式識別的應用范圍和領(lǐng)域不斷擴張的內在邏輯
              2. AI芯片與視覺(jué)傳感器
              案例分析:主流AI芯片市場(chǎng)與趨勢
              3. AI通用技術(shù)
              案例分析:主流機器視覺(jué)、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言、知識圖譜應用的市場(chǎng)與趨勢
              實(shí)操演練:(LGP)給出需求,結合本節研討其工程項目的需求要點(diǎn)
              二、人工智能與安全
              1. 狹義人工智能與通用人工智能
              2. 關(guān)于安全的全新認知
              3. 狹義人工智能的安全與倫理
              案例分析:
              1)全球首例自動(dòng)駕駛車(chē)輛撞死行人的案件
              2)2020年度全球十大人工智能治理事件
              4. 通過(guò)人工智能安全與哲學(xué)上的終極問(wèn)題
              思考與討論:
              1)人工智能(機器人)未來(lái)能擁有意識嗎?
              2)機器能思考嗎?
              3)所有的人類(lèi)活動(dòng)都能被機械地復制嗎?
              4)人類(lèi)是什么?
              5)人類(lèi)與人工智能(機器人)的關(guān)系是什么?
              5. 再談“人工智能威脅論”
              思考與討論:(LGP)人工智能哲學(xué)上的終極問(wèn)題,開(kāi)放性分組討論。

              結束語(yǔ):人工智能發(fā)展的過(guò)去、現在與未來(lái)展望!
              老師的一些創(chuàng )新經(jīng)驗總結與祝福!
               

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