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學習人工智能

【課程背景】
人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)（Artificial Intelligence），英文(wen)縮寫為AI。作(zuo)為計算機科(ke)學的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)個分支(zhi)，它是(shi)研究(jiu)、開(kai)發(fa)用于模(mo)(mo)擬、延伸和擴展人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)理(li)論、方法(fa)(fa)、技(ji)術(shu)及應(ying)用系統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)門新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)術(shu)科(ke)學。人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)是(shi)對(dui)(dui)(dui)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)意識(shi)、思(si)(si)維的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信息(xi)過程的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)模(mo)(mo)擬。人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)不是(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)，但能(neng)(neng)像人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)那樣思(si)(si)考(kao)、也(ye)可能(neng)(neng)超過人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)。近(jin)年(nian)來(lai)，隨著互聯網和深度學習(xi)模(mo)(mo)式的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)迅速崛起，人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)迎來(lai)了(le)一(yi)波(bo)輝煌的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)展，并向各領(ling)域(yu)(yu)快速擴散(san)，同時(shi)也(ye)帶(dai)來(lai)了(le)機器(qi)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)是(shi)否會帶(dai)來(lai)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)失業，超越人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)甚至(zhi)毀滅人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)全球性恐慌(huang)與大討(tao)論。本課程通過講師講解、案例分析(xi)、小組討(tao)論、學員(yuan)練習(xi)等授課方式，從(cong)幾(ji)部影視作(zuo)品開(kai)始，帶(dai)著你(ni)(ni)展開(kai)AI之旅，了(le)解AI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)前世今(jin)生來(lai)龍去脈，給你(ni)(ni)帶(dai)來(lai)全面的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)對(dui)(dui)(dui)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)思(si)(si)考(kao)和解讀(du)，讓(rang)你(ni)(ni)在領(ling)略(lve)(lve)機器(qi)和算法(fa)(fa)之美的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)同時(shi)，避免(mian)無謂的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)恐慌(huang)并逐(zhu)漸學會與人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)共舞(wu)，讓(rang)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)成為人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)助力，并通過率先應(ying)用人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)獲得企(qi)業的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)競爭優勢。主課程分為“道(dao)篇”（全面把(ba)握AI戰略(lve)(lve)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)心法(fa)(fa)）與“德篇”（關鍵(jian)領(ling)域(yu)(yu)應(ying)用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)法(fa)(fa)），通過理(li)論和案例分析(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)結合，力圖做(zuo)到(dao)對(dui)(dui)(dui)AI知(zhi)識(shi)體系的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)完整把(ba)握，和對(dui)(dui)(dui)實際應(ying)用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)知(zhi)行(xing)合一(yi)。

【課程特點】
時間安排：系統學習1天（6小時）
授課形式：體系講解+經典案例分析+業務結合討論+互動答疑
系統梳理(li)(li)AI發(fa)展脈(mo)絡并(bing)展望AI應用前景(jing)（了(le)解(jie)歷史才(cai)能預測未(wei)來），突出理(li)(li)論特點，注重知識理(li)(li)解(jie)、案例(li)分(fen)析(xi)與實戰體(ti)驗，其中(zhong)體(ti)系講解(jie)45%，經典案例(li)分(fen)析(xi)35%，業務結合討論15%，互動(dong)答疑(yi)5%。

【課程收益】
1.掌握了解AI的發展歷程，以及當今AI的發展趨勢和脈絡。
2.把握AI與人類智能的區別，以及二者的結合點。
3.建立算法思維，系統化培養“機器商”。
4.破除對AI的恐懼，讓AI成為企業發展助力。
5.了解如何入手處理(li)AI與自(zi)有業務的(de)結合，做到(dao)“人機(ji)共舞”。

【受眾對象】
1.企業高管，希望了解如何將AI應用于自身業務的管理人員。
2.產品經理、項目經理、研發團隊、運營團隊，*何將AI與產品做有機結合的業務團隊。
3.對AI、機(ji)器(qi)人和前沿科技懷有濃(nong)厚興趣者。

【實戰演練】
1.實戰訓練：業務分析，AI產品經理的十字型人才成長之路
2.實戰訓練：如何做數據(ju)驅(qu)動(dong)型的決(jue)策

【課程內容】
第一單元 前導--從幾部電影講起
1.傳奇的阿蘭圖靈
2.斯皮爾伯格對AI情感的探討
3.天(tian)網(wang)：《終結者(zhe)》帶來(lai)的AI恐慌

第二單元 AI綜述（道篇）
1.人工智能的定義
機器對人腦的模仿游戲—圖靈測試
智能的內涵與外延
AI與人類智能的區別
2.發展歷史
黃金年代和低谷
深度學習的高潮—風起云涌的類腦研究
3.展望未來
AI-aas（AI as a service）與openAI：水電煤一樣的基礎設施
吳恩達的火箭理論
價值千億美金的公式
“意會”的AI：場景、上下文、強人工智能
4.深度學習
AlphaGo與深藍的根本區別
算法
大數據
需求
5.行業應用
推薦算法、圖像識別、語音、自然語言
應用領域：AR/VR/MR
6.AI恐慌
《未來簡史》、《終結者》：取代人類
阿西莫夫的機器人三定律
情感計算
自動駕駛的“電車悖論”
機器人的高度擬人化：恐怖谷理論、Hanson Robotics的蘇菲亞和愛因斯坦
AI的價值觀和倫理
7.道篇小結：關于AI的(de)幾個深度思考

第三單元 典型應用（德篇）
1.圖像識別
圖像識別原理
GP云
2.語音與自然語言
語音識別原理
語義識別
自然語言交互
3.推薦算法
協同過濾算法（CF）
奇異矩陣分解（SVD）
標簽匹配
算法混合
4.其他應用
5.德篇小結

第四單元 人機共舞--業務結合
1.分組討論
2.總結討論
課程總結

學(xue)習人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)