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《人工智能+:AI前沿趋势与现实场景应用》

《人工智能+:AI前沿趋势与现实场景应用》

课程编号:64291

课程价格:¥20000/天

课程时长:2 天

课程人气:42

行业类别:不限行业     

专业类别:人工智能 

授课讲师:黄洁

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干

【培训收益】
掌握AI核心技术:深入了解人工智能的前沿技术,包括机器学习、深度学习等,为您在技术浪潮中保持领先提供坚实的理论基础。 行业应用洞察:通过实际案例分析,您将学习到AI如何在金融、医疗、教育等领域实现创新应用,提升您解决行业问题的能力。 数据驱动决策:培养您利用AI技术进行数据分析和决策的能力,让您在商业竞争中凭借数据洞察力做出更精准的业务决策。 未来趋势预测:通过课程,您将能够预测AI技术的未来发展趋势,为您的职业规划和企业战略布局提供前瞻性指导。 技术与业务融合:学习如何将AI技术与业务流程深度融合,提高工作效率,降低成本,增强企业的核心竞争力。 创新思维培养:本课程将激发您的创新思维,让您在面对快速变化的AI领域时,能够灵活应对,创造性地解决问题。

 一、从产业角度深刻理解“人工智能+”
1、需要厘清的概念
为什么要拥抱人工智能?(分析人工社会财富积累模型)
从“三大浪潮”看AI技术以及产业发展
厘清关键概念:AI、ML、DL、AIGC、GAI、NLP、LLM、GPT、Agent、AGI
2、从产业角度洞察“人工智能+”
什么是“人工智能+”?
AI的产业结构以及AI的行业架构
人工智能在数字经济当中的重要作用洞察
探讨分析:人工智能如何做到降本增效?
二、利用人工智能促进降本增效与赋能行业
1、“人工智能+“赋能降本增效
“机器换人”与“人机耦合”
探秘AI应用: 1 用AI大模型工具赋能工作效率提升与创作
2 深度理解提示词工程以及智能体的发展
3 了解人工智能的技术前沿与行业中的现实应用
工具介绍:AI大模型融合平台应用
实战初探:AI+PPT,AI+音乐创作,AI+论文撰写,AI+数据分析,AI+短视频,AI+数字人,AI+编程(零基础学员可迅速掌握)
讲解:AI与人类的核心区别在哪里?如何做AI的“驾驭者”
2、“人工智能+”如何赋能行业?
理解2024年政府工作报告中的“人工智能+”
AI产业落地已经到了“拼应用”的下半场
如何构建AI应用“场景”?
2024年中国AI产业图谱解读与产业落地分析
大协同:AI Agent与未来的大协同展望
国央企加速大模型布局分析
典型案例:基于Moss的AI工业大模型应用与未来
三、人工智能的现实场景应用分析
1、“人工智能+”的五大应用领域
AI如何说——自然语言处理(NLP)
AI如何看——计算机视觉的应用
AI如何记忆——知识图谱的应用
AI如何理解——机器学习与深度学习的应用
AI如何听——语音识别的应用
研讨分析:拼技术vs拼场景?如何构建AI应用场景?
2、当下重点的应用场景分析
AI+教育,AI+医疗,AI+自动驾驶,AI+零售,AI+个人助理,AI+视觉,AI+语音,AI+自然语言处理,AI+安防,AI+科研,AI+政策制定与决策
从2022年到2030年中国AIGC产业规模迅速增长看AI促进生产力变革
深刻理解:“人工智能+”——数字经济时代的生产力提升
理论萃取:数字经济时代领导者的AI知识储备
研讨分析:基于“场景”的AI应用落地
基于百个优秀案例统计的AI应用产业链分布
四、人工智能与数据要素的关系
1、“人工智能+”与“数据要素x”
“大数据杀熟”引发的思考
数据为什么会成为生产要素?
什么样的数据是“生产要素”?
“数据要素x”的概念内涵解析:放大、叠加、倍增
理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”
典型案例:数据资源化——谷歌
数据资产化——亚马逊
数据资本化——芝麻信用
2、“算法+算力+数据”构建新型生产关系
探究人工智能的经典算法
关于数据标注以及数据集
利用python以及开源软件做数据可视化
主流数字技术以及“算法+算力+数据”对产业的构造
从数字化转型的案例来看平台的演进
平台崛起:新型生产关系
“大中台+小前台”以及敏捷性组织的建立
实战操作:某公司的数据可视化操作
典型案例:字节跳动为什么能持续出“爆品”?
典型案例:从双碳视角看AI在能源领域的应用以及关于新型电力交易市场的构建
五、AI前沿趋势洞察——数字化转型与创新引领者的必备素养
关于技术奇点的探讨
AI与AGI差多远?
从OPEN AI的前世今生来看生成式人工智能的发展趋势
下一个十年的宝藏在AI Agent里吗?
国内的智能体哪家强?
智慧的本质是什么?
为什么会出现智能涌现?
开源与闭源之争还在持续,我们如何选择?
GAI时代的人机耦合与数字化领导力
分组研讨:形成高级AI素养的提升路径

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