人工智能技術(shù)應(yīng)用及企業(yè)數(shù)字化發(fā)展

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)計到 2025 年滲透率將超過 10%, 可帶動制造業(yè)智能化升級市場規(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)提供視覺檢測、自動化控制、智能化校準(zhǔn)以及問題根源分析等解決方案。未來在機器視覺領(lǐng)域，除了在微觀層面質(zhì)量檢測方面的應(yīng)用，還可以訓(xùn)練機器人感知周圍的環(huán)境、避免中斷或者危險。此外，人工智能還可在制造業(yè)領(lǐng)域中的自適應(yīng)制造、自動質(zhì)量控制、預(yù)防性維護(hù)、無人駕駛等領(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)時代的來臨，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各類企業(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)處理能力差等問題，無法滿足企業(yè)大數(shù)據(jù)管理和使用的需求。

隨著國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略制定與實施，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)營業(yè)績成顯著的正相關(guān)。數(shù)據(jù)的有效資產(chǎn)化，有利于幫助企業(yè)從運營決策、業(yè)務(wù)優(yōu)化、成本控制和營銷支持等方面實現(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，對企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為企業(yè)經(jīng)營管理的核心，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)核心競爭力。

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。通過挖掘數(shù)據(jù)的價值，發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營中可以改善的地方，甚至開發(fā)新的業(yè)務(wù)模式。開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)生產(chǎn)效率會更高，浪費會更少，風(fēng)險也更小，有些甚至帶來了數(shù)字化創(chuàng)新收入，在企業(yè)殘酷競爭中可以占據(jù)優(yōu)勢。

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。前者不改變現(xiàn)有收入來源與商業(yè)模式，只是優(yōu)化管理、提升效率、開源節(jié)流、防范風(fēng)險；而后者可能是行業(yè)的顛覆者，它往往是跨界競爭，收入與商業(yè)模式都會改變。但無論哪種類型，其實質(zhì)都是想通過數(shù)字化手段加快企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，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)、運營思維，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爭力。

線下培訓(xùn)時長計劃為 6 小時。

上半場主題：人工智能及其應(yīng)用

下半場主題：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、保險公司、證券公司等金融機構(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)險管理、內(nèi)控與合規(guī)、內(nèi)部審計、運營支持、零售金融、公司金融等部門的高級管理人員和專業(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)場授授課。

視頻素材：在授課過程中，播放具有代表性和時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、工業(yè)制造等不同領(lǐng)域的典型案例，并進(jìn)行案例分析。

互動討論：授課過程中，講師組織參訓(xùn)人員進(jìn)行團(tuán)隊式討論，并會與參訓(xùn)人員進(jìn)行互動，評析團(tuán)隊討論結(jié)果。

本課程既具有宏觀高度、也同時具有知識拓展性?；趯嶋H案例和實際應(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)用場景和應(yīng)用入口，使參訓(xùn)人員能夠樹立起互聯(lián)網(wǎng)思維、從而以發(fā)展的眼光來審視人工智能。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、特點及各領(lǐng)域應(yīng)用

掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對客戶畫像和營銷帶來的變化

掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對電子商務(wù)領(lǐng)域帶來的變化

掌握人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)對工業(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. 人工智能時代的到來

n 視頻素材解析

n 案例素材解析

n 人工智能內(nèi)涵理解

n 人工智能起源與發(fā)展史

2. 人工智能及其主要技術(shù)

n 機器學(xué)習(xí)

n 自然語言處理

n 知識圖譜

n 搜索引擎

3. 人工智能應(yīng)用發(fā)展

n 大數(shù)據(jù)與 AI 的融合應(yīng)用

n 區(qū)塊鏈與人工智能的融合應(yīng)用

n 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

n 大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)

n 數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺的融合

n 人工智能拓寬大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場景

(二) 人工智能應(yīng)用邏輯

1. 人工智能功能與問題求解

2. 邏輯推理與定理證明

3. 自然語言理解及應(yīng)用解析

4. 自動程序設(shè)計及應(yīng)用解析

5. 機器學(xué)習(xí)及應(yīng)用解析

6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用解析

7. 模式識別及應(yīng)用解析

8. 機器視覺及應(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

(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)用場景及趨勢

(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”

n 離散型智能制造模式

n 流程型智能制造模式

n 網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智能模式

n 大規(guī)模個性化定制模式

n 遠(yuǎn)程運維模式

4. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與措施

n 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（如計算機視聽覺、生物特征識別、復(fù)雜環(huán)境識別、智能語音處理、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等技術(shù)）

n 產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)與缺陷檢測、生產(chǎn)工藝過程優(yōu)化、設(shè)備健康管理、故障預(yù)測與診斷等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

n 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、模式識別、智能語義理解、智能分析決策等核心技術(shù)）