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人工智能和智能硬件技術課程培訓

【課程背景】
2016，AlphaGo輕松戰勝(sheng)李世(shi)(shi)石，由此開(kai)始(shi)了(le)(le)持續一年的(de)大討(tao)論；2017年伊(yi)始(shi)，Alpha Go的(de)升級(ji)版本(ben)Master就以一波60連勝(sheng)宣(xuan)告強勢歸來，同(tong)樣宣(xuan)告的(de)還有即將(jiang)(jiang)到(dao)來的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)時(shi)代。不管我們如何看待人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)，它確實正在(zai)深刻(ke)改變著整個世(shi)(shi)界(jie)(jie)，并已成(cheng)(cheng)為全(quan)球科(ke)(ke)技巨頭(tou)新的(de)戰略發展(zhan)方向，人(ren)才、資本(ben)迅(xun)速(su)聚(ju)攏。搶奪新經(jing)濟時(shi)代人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)主動權，已成(cheng)(cheng)世(shi)(shi)界(jie)(jie)各(ge)國(guo)政產學各(ge)界(jie)(jie)的(de)共識。從(cong)全(quan)球經(jing)濟發展(zhan)來看，在(zai)邁(mai)過工(gong)業化階(jie)(jie)段(duan)后(hou)，信息技術所能(neng)(neng)賦予(yu)經(jing)濟增長(chang)的(de)紅利期日趨收窄，全(quan)球經(jing)濟已再度邁(mai)入嚴重(zhong)的(de)供需失衡(heng)階(jie)(jie)段(duan)。以人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)為特(te)征(zheng)的(de)第四次產業革(ge)命(ming)將(jiang)(jiang)深度影響世(shi)(shi)界(jie)(jie)經(jing)濟新秩序(xu)的(de)重(zhong)建(jian)。本(ben)課程(cheng)通(tong)過講師講解(jie)、小(xiao)組討(tao)論、互動答(da)疑、頭(tou)腦風暴等授課方式(shi)，讓您迅(xun)速(su)了(le)(le)解(jie)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)概念、發展(zhan)歷(li)史、世(shi)(shi)界(jie)(jie)各(ge)國(guo)政府、學研(yan)機構、科(ke)(ke)技巨頭(tou)及初(chu)創企業在(zai)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)和智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)硬件的(de)發展(zhan)現狀及戰略布局。

【課程特點】
時間安排：系統學習1天（6小時）或2天（12小時）
授課形式：理論講解+實例分析+小組討論+互動答疑+頭腦風暴
講解人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)智(zhi)能(neng)硬(ying)件基本知識的(de)基礎上(shang)，較全面地分(fen)析(xi)各國(guo)及科技巨頭在人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)智(zhi)能(neng)硬(ying)件領域的(de)投(tou)入和(he)*成果，綜合國(guo)內外多家權威機構(gou)的(de)調(diao)研分(fen)析(xi)報告，探(tan)討人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)發展(zhan)趨勢，通過(guo)小(xiao)組討論和(he)頭腦風(feng)暴(bao)鼓勵尋找發現人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)創新產品和(he)應用(yong)。

【課程收益】
1.了解人工智能的基本概念和發展歷史。
2.了解人工智能和智能硬件的國際發展現狀和可能趨勢。
3.分享人工智能和智能硬件產品應用經驗教訓。
4.鼓勵發現人工智(zhi)能(neng)和(he)智(zhi)能(neng)硬件的創新(xin)產品新(xin)應(ying)用。

【受眾對象】
1.產品經理、項目團隊成員
2.高層經理、產業合作部門經理及人員，新產品研發部門經理及人員
3.管理支持組織中復雜工作、重要工作的人員
4.希望提升自(zi)身(shen)職(zhi)業能力(li)的人員(yuan)、其(qi)他對新技術新產品感興趣的人員(yuan)

【課程過程中的分組討論和頭腦風暴】
1.分組討論：個人和所在部門在人工智能和智能硬件研發的經驗和教訓
2.頭腦風暴：你認(ren)為人(ren)工智能可(ke)以發(fa)展成什么(me)樣子，你希望人(ren)工智能能為你做什么(me)，人(ren)工智能的(de)對人(ren)類的(de)潛(qian)在威脅在哪？

【課程內容】
1. 人工智能厚積薄發，引領IT新一輪革命
1.1. 人工智能發展的三大背景
1.1.1. 神經網絡的出現，為人工智能的出現提供動力
1.1.2. 運算能力和儲存能力提升,為人工智能第三次浪潮的到來提供基礎
1.1.3. 各界需求的不斷攀升，為人工智能的完善保駕護航
1.2. 人工智能在IT中的架構中處于核心地位
1.3. 人(ren)工智能演化歷史，三起兩落

2. 人工智能前沿解析——人工智能全方位超越人類
2.1. 感知智能全方面超越人類
2.1.1. 人臉識別率達99.80%，機器視覺超越人眼
2.1.2. 語音識別率接近人類，實驗環境更待普遍化
2.2. 語言領域功能創新讓機器不再冰冷
2.2.1. 語音轉錄技術已成熟，正在逐步實現各場景滲透
2.2.2. 語音交互從各個特殊場景起步，功能日漸強大
2.2.3. 特征識別通過語音來實現身份認證
2.2.4. 機器翻譯幫助人類迅速實現地球村概念
2.3. 計算機視覺讓機器成為敏銳的觀察者
2.3.1. 特定物體識別已實現突破，其中人臉識別*價值
2.3.2. 通用物體識別是真正強智能時代的標志
2.3.3. 空間位置感知技術構成無人駕駛最核心功能
2.4. 人工智能連下數城，認知智能逐漸突破
2.4.1. AlphaGo攻下圍棋領域，完整信息博弈先下一城
2.4.2. Libratus斬獲德州撲克，非完整信息博弈再下一城
2.4.3. 認知智能下一座城在何處？
2.5. 邏輯推斷完成機器認知智能第一步
2.5.1. 行為決策源于游戲，卻高于游戲
2.5.2. 知識圖(tu)譜為機(ji)器提供更加(jia)龐(pang)大的認知體系

3. 人工智能算法的突破將為AI應用提供無限可能
3.1. 神經網絡是人工智能算法的核心
3.2. 監督學習算法讓人工智能成為可能
3.2.1. CNN算法帶領機器視覺全面超越人類
3.2.2. RNN算法幫助機器聽懂人類語言
3.3. 未來智能學習新領域——非監督學習算法
3.3.1. Apriori算法
3.3.2. K-Means算法
3.3.3. 高斯混合模型算法
3.4. 聚焦算法創新進展
3.4.1. FSMN改善語音實時交互延時問題
3.4.2. DFCNN讓卷積神經網絡“聽得更多”
3.4.3. 遷移學習擴(kuo)寬深度學習算法應用邊界

4. 人工智能芯片為AI提供物理基礎
4.1. 算力提升是人工智能發展的前提保障
4.2. AI硬件架構戰場烽火未定
4.2.1. 英偉達在AI硬件領域率先起跑，已獲得生態圈優勢
4.2.1.1. 英偉達GPU行業霸主，逐漸形成AI生態圈
4.2.1.2. 英偉達正著力制定無人駕駛硬件標準
4.2.2. Intel大舉并購，成為CPU+FPGA陣營的領軍者
4.2.3. 以高通、ARM為代表的ARM陣營有望統一終端計算市場
4.2.4. 其他技術路線應受到更大重視

5. 人工智能下游應用及智能硬件
5.1. AI+安防——構建城市“最強大腦”
5.1.1. 高清攝像頭升級為“AI+安防”提供可能性
5.1.2. AI實現安防點線面全維度布局，打開市場增長空間
5.1.2.1. 單點布防，刷臉認證
5.1.2.2. 連線成網，智能交通
5.1.2.3. 從點到面，行為與人群識別
5.1.2.4. 斷文識字，智能案情分析
5.1.3. 我國安防產業鏈逐漸完善
5.1.4. 技術實力與三個產業化壁壘下AI安防企業核心競爭力
5.2. AI+醫療——用數據造福人類健康
5.2.1. IBM：醫療人工智能的先行軍
5.2.2. Enlitic：人工智能醫療影像診斷服務商
5.2.3. Arterys：云計算醫療成像分析擬進軍腫瘤領域
5.2.4. 阿里ET醫療大腦：為醫生配一(yi)個24小時“全能”助(zhu)手(shou)

5.3. AI+金融——為資產配置打開“上帝視角”
5.3.1. AI+金融行業背景
5.3.1.1. 金融數據的復雜度較高，但價值巨大
5.3.1.2. 全球金融科技100榜單中模式創新為主，技術創新較少
5.3.1.3. 可能在金融領域應用的人工智能技術
5.3.2. 人工智能在金融領域應用
5.3.2.1. 智能投顧
5.3.2.2. 智能風控
5.3.2.3. 智能資管
5.4. AI+汽車——移動的智能載人機器人
5.4.1. 無人駕駛“升級”路徑
5.4.2. 三大傳感器比較
5.4.3. 無人駕駛兩大陣營
5.4.3.1. 遞進式陣營
5.4.3.2. 越級式陣營
5.4.4. 各國政府政策指引
5.4.4.1. 各地區安全政策進展
5.4.5. 谷歌的超級司機
5.4.5.1. Waymo的Tier One野心
5.4.6. Elon Musk與他的大師計劃：Autopilot車隊學習
5.4.6.1. Autopilot 1.0的誕生
5.4.6.2. Autopilot 2.0的啟動

5.5. AI+服務——替代人在服務業中的作用
5.5.1. AI在語音識別領域的應用
5.5.2. AI在智能呼叫中心服務領域的應用
5.5.3. 人工智能智能玩具
5.5.4. AI在教育領域應用
5.5.5. AI在電商零售領域應用
5.5.6. AI在云計算領域中的應用

6. 人工智能發展趨勢與投資策略
6.1. MIT Tech Review 2017年人工智能5大趨勢預測
6.1.1. 趨勢一：正向強化學習 (Positive reinforcement)
6.1.2. 趨勢二：對抗性神經網絡 (Dueling neural networks)
6.1.3. 趨勢三：中國的人工智能熱潮 (China’s AI boom)
6.1.4. 趨勢四：語言學習 (Language learning)
6.1.5. 趨勢五：反對人工智能過度炒作 (Backlash to the hype)
6.2. 各行業投資及重點關注標的
6.2.1. AI+安防
6.2.2. AI+金融
6.2.3. AI+醫療
6.2.4. AI+汽車
6.2.5. AI+服務
課程總結

人工智能和智能硬件技術課程培訓