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人工智能通識課程

【課程背景】
在當下的人工智能（AI）時代，石油行業的諸多業務也急需，基于AI為日常業務添加新引擎，例如石油相關設備的無損檢測、石油有效熱值的預測與分析、基于地質數據的石油儲量預測等等，實現產業的升級，從而為企業實現，以更低的成本，創造更大的經濟價值。對于石油行業相關業務的工程師們，也迫切想學習AI相關技術應用，為公司創造更大的價值，但是，在AI賦能業務中，通常面臨以下痛點：
1、工作思維通常還停留在以往的人工經驗上，沒有意識到AI對石油相關業務的潛在改變；
2、不了解，對于他們而言，學習AI的維度、對應維度上應該學習的深度、與自己業務場景結合的AI應用與工具有哪些；
3、不了解自己日常的業務中哪些可以基于AI來賦能增效；
4、不知AI與自己行業未來的潛在結合，從而很難緊跟時代步伐，為公司創造更大價值；
針對石(shi)油行業(ye)相(xiang)關業(ye)務(wu)中，這樣(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)AI需(xu)求(qiu)與困境。本課程(cheng)針對企業(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)以(yi)上(shang)痛點，進行深入挖(wa)掘(jue)，幫助石(shi)油行業(ye)相(xiang)關業(ye)務(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)工程(cheng)師(shi)在AI時(shi)代(dai)，思(si)維意識(shi)上(shang)覺醒，以(yi)通俗(su)易懂的(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)式帶領石(shi)油相(xiang)關業(ye)務(wu)工程(cheng)師(shi)們(men)較為完(wan)整的(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知(zhi)他們(men)該認(ren)知(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)AI，并了解到他們(men)學習(xi)AI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)正確方(fang)式、應該學習(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)AI維度與深度，進而盡快習(xi)慣以(yi)AI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)思(si)維視(shi)野重(zhong)新審視(shi)自己日(ri)常的(de)(de)(de)(de)(de)(de)工作業(ye)務(wu)，實(shi)現緊跟(gen)AI時(shi)代(dai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)步伐，為成為AI時(shi)代(dai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)新型(xing)石(shi)油行業(ye)相(xiang)關業(ye)務(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)工程(cheng)師(shi)奠定基礎。最終為企業(ye)以(yi)更低的(de)(de)(de)(de)(de)(de)成本，創造更大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)價值(zhi)！

【課程收益】
在思維意識上覺醒，重新審視業務與AI的結合，為實現基于AI的增效、降本、減負奠定基礎
掌握，對于石油相關業務工程師，應該掌握的AI學習知識維度、深度
從理論與業務場景實戰演示兩個維度深入了解石油行業相關業務工程師所需的AI應用工具
掌握一些AI應用工具在業務場景的基礎使用
從理(li)(li)論和業務場(chang)景實(shi)戰演(yan)示兩個維度掌握機器學習的核心(xin)原理(li)(li)、核心(xin)概念(nian)、迭代流程、精(jing)選算法的原理(li)(li)與適(shi)用場(chang)景

【課程特色】
干貨，深入結合石油行業相關業務場景認知AI；
石油行業相關業務場景的案例分析；
0門檻即可；
實戰演練、學之能用；
以通俗(su)易懂的(de)方(fang)式理解抽象(xiang)的(de)知識

【課程對象】鉆(zhan)井(jing)相(xiang)關(guan)業務(wu)工(gong)(gong)程師(shi)(shi)、無損檢測(ce)相(xiang)關(guan)業務(wu)工(gong)(gong)程師(shi)(shi)、石油成分分析相(xiang)關(guan)業務(wu)工(gong)(gong)程師(shi)(shi)

【課程大綱】
一、石油行業相關業務為什么要通識人工智能？
1、當下大幅快速提升日常業務的工作效率
2、基于AI，探索工作能力新維度
3、大幅提升未知知識的學習效率
4、緊跟AI時代的步伐，養成使用AI的習慣，著眼于未來
二、在石油行業相關業務中，通識人工智能，要從哪些方面著手？
1、基于函數認知人工智能的核心原理
2、了解人工智能的分支
3、機器學習迭代流程
4、機器學習核心算法介紹
5、人工智能應用領域介紹與分析
三、人工智能可以給石油行業相關業務帶來些什么？
1、大型儲罐罐壁的缺陷檢測
2、石油傳輸相關設備的疲勞壽命預測
3、石油油井開采的安全風險預測
4、基于地質相關數據的地下石油儲量預測
5、基于石油成分數據的有效熱值預測（便于石油的精準分類、配比）
6、私人助手（大模型本地私有化部署）
7、快捷數據分析（大模型）
8、圖案設計（文生圖）
9、學習行業前沿知識的指導老師（大模型）
10、基于”大白話“的數據查詢
四、基于石油行業相關業務場景的人工智能賦能場景化實戰演示
1、基于石油成分數據的有效熱值預測
2、私人助手（開源大模型）
3、ChatGPT數據分析
4、圖案設計
5、學習行業前沿知識的指導老師
五、結合石油行業相關業務場景的人工智能精選算法解析與實戰演示
1、邏輯回歸
2、決策樹系列
3、CNN
六、人工智能在石油行業相關業務場景賦能時的潛在風險分析
1、數據安全
2、預測風險管控
七、課程回顧(gu)與總結

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