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人工智能認知培訓

【場景描述】
2017年3月，人工智能首次被寫入《政府工作報告》，同年7月，*頒發《新一代人工智能發展規劃》，提出了“三步走”的戰略目標，宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能全球制高點。同年12月，工信部頒發《促進新一代人工智能發展三年行動計劃（2018-2020年）》，要促進人工智能產業發展，提升制造業智能化水平，推動人工智能和實體經濟深度融合。2019年3月，人工智能第三次被寫入《政府工作報告》，提出“要促進新興產業加快發展，深化大數據、人工智能等研發應用；打造工業互聯網平臺，拓展‘智能+’，為制造業轉型升級賦能。”但在實際的操作過程中，仍存在著以下幾大問題：
對人工智能的認知理解中存在誤區和難點
對人工智能未來的應用場景缺少整體系統性了解
對人工(gong)智能帶(dai)來的變革挑戰，缺(que)少全局把控和應(ying)用性的指導

【課程背景】
工(gong)智(zhi)能現在已經不是一個新鮮概念，隨著技術的日(ri)益復雜，人(ren)工(gong)智(zhi)能正不斷擴大在營(ying)銷等(deng)(deng)商業領域的應用：各類算法能夠在海量大數據中迅速查到(dao)所需信息，效率(lv)超過人(ren)工(gong)萬(wan)倍；人(ren)臉識別、語音(yin)登錄(lu)、廣告(gao)和內(nei)容(rong)的精準投放等(deng)(deng)等(deng)(deng)，都(dou)是AI技術為(wei)商業帶來的進步。本課(ke)程將詳細解析以上(shang)內(nei)容(rong)。

【參與人員】
本課程適宜于：需(xu)要了解(jie)新技術的(de)產品中(zhong)心(xin)(xin)（總監、經理、主管(guan)(guan)）、運營中(zhong)心(xin)(xin)管(guan)(guan)理人員、技術中(zhong)心(xin)(xin)管(guan)(guan)理人員

【課程收益】
學習如何培養AI時代下的商業邏輯和創新思維
學習如何將AI技術成功商業化并帶領企業創新發展
了解AI科技創新前沿成果與未來發展趨勢
掌握(wo)ChatGPT的到來(lai)給我們帶來(lai)的機遇(yu)和(he)挑戰(zhan)

【課程大綱】
一．人工智能的本質
1、深度學習的技術本質
1）海量信息下比人類感官更優秀的信息分類器
2、AI的商業本質
 1）AI+提升生產過程中的生產效率
2）互聯網+提升生產過程中的信息傳遞效率
3、90%的腦力工作是基礎性和重復性的工作可被替代
【解(jie)析】ChatGPT的快速躥紅

二．人工智能的結構框架
1、計算機視覺解析及應用介紹：
1）圖像分類
2）目標檢測
3）語義分割
4）視頻分析
5）其他：人體姿態識別，目標追蹤，SLAM,OCR
2、語音識別解析及應用介紹：
1）聲紋識別
2）語音合成
3、自然語言處理NLP解析及應用介紹：
1）機器翻譯
2）閱讀理解
3）自動摘要
4）文本分類
5）中文分詞
4、推薦系統及專家系統解析及應用介紹
【解析(xi)】ChatGPT語(yu)言處理和(he)普通(tong)的NLP的差(cha)異

三．AI+行業應用案例
1、交通運輸業
1）核心生產效率問題：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少
2）AI解決方案：無人機、智能導航減少時間成本和燃油成本，無人駕駛降低人工成本和事故成本
【案例】滴滴派車的算法，Google無人駕駛系統，DJI無人機，Amazon自伺服倉儲
2、傳統制造業
1) 核心生產效率問題：如何能生產周期更短，人工成本更低，良品率更高
2) AI解決方案：可以24小時不停歇的精密作業工業
3、高端制造業
1）核心生產效率問題：如何能更高效的設計出更優秀的產品方案
2）AI解決方案：通過學習歷史數據，更快的找到更好的設計方案
【案例】國內某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設計時間大幅縮短，大幅提升藥物晶體選型速度。
4、教育
1）核心生產效率問題：如何能快速提高學習成績，如何能個性化培養出更優秀的人才
2）AI解決方案：自適應考試，自適應學習，個性化生涯規劃
【案例】Knewton通過自適應評測*診斷學生對知識點掌握的情況，并制定有針對性的學習方案。
5、法律
1）核心生產效率問題：如何能更準確的斷案，預測案情走勢和匹配法律資源
2）AI解決方案：案情分析，案情推理，律師背景分析，法律文書寫作
【案例】基于IBM Watson開發的ROSS
6 、財務
1）核心生產效率問題：如何能提升對賬、盤點、審計合規的效率
2）AI解決方案：數據錄入，異常行為監測，自動文書寫作
【案例】德勤全球率先將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，代替人類閱讀合同和文件
7、金融
1）核心生產效率問題：更短資金周期內，如何得到更高的投資回報
2）AI解決方案：財報新聞解讀，投資回報預測，財報新聞寫作
【案例】高盛旗下Kensho分析大量數做智能投顧分析，某券商用機器人代替數據錄入員
8、醫療
1) 核心生產效率問題：如何能更快速準確低成本的診斷，并給出治療方案
2) AI解決方案：疾病診斷，結合基因技術的精準醫療
【案例】IBM Watson的腫瘤診斷模塊，騰訊的肺癌診斷，國防科大的肺結核診斷，碳云的精準醫療
9、文字工作
1)核心生產效率問題：如更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節構思
2)AI解決方案：標準文書寫作，….
【案例】百度機器人寫古詩，今日頭條寫作機器人報道體育賽事
10、藝術創作
1) 核心生產效率問題：如何獲得更多更優質的靈感，如何構思更精妙的作品，如何降低制作成本
2) AI解決方案：靈感生成器，輔助制作
【案例】Google繪畫機器人，Google譜曲機器人Magenta
11、新零售
1)核心生產效率問題：如何能提升銷售利潤率
2) AI解決方案：智能招商運營系統，智能定價系統，智能推薦系統，智能廣告投放系統
【案例】萬達用AI提升商鋪坪(ping)效(xiao)，沃(wo)爾瑪(ma)用AI做動態定價，寶潔用AI輔(fu)助品牌廣告投放

四．如何制定企業的AI+方案
各行業的核心AI+需求
1）各種信息和行業資訊智能檢索和分析。
2）行業生產流程的AI優化。
3）取代公司內從事單調重復腦力勞動的人。
2、AI+升級四步法（大型購物中心AI+案例）
1）診斷阻礙生產效率的*問題：對核心問題進行拆解
2）評估公司的數據基礎：根據拆解出的問題列出理想的BI（商業智能）架構，檢視目前公司的數據缺陷
3）解決方案：完善數據基礎 
4）方案評估與實施
【研討】ChatGPT對就業的影響

人工智能認知培訓