課程描述INTRODUCTION
人工智能體系建設(shè)
· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員· IT人士
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
人工智能體系建設(shè)
課程背景:
2017年3月,人工智能首次被寫入《政府工作報(bào)告》,同年7月,*頒發(fā)《新一代人
工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了“三步走”的戰(zhàn)略目標(biāo),宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能
全球制高點(diǎn)。今天的中國社會(huì),智能應(yīng)用已經(jīng)隨處可見,我們正處在智能化的社會(huì)之中
。
當(dāng)今人工智能科學(xué)更準(zhǔn)確的是指數(shù)據(jù)智能,在大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)應(yīng)用得到了非
速發(fā)展,無論是計(jì)算智能,還是感知智能,都已為產(chǎn)業(yè)界各類創(chuàng)新提供主要技術(shù)支撐,
甚至出現(xiàn)認(rèn)知智能技術(shù)的初級(jí)嘗試應(yīng)用。所以可以斷定,在當(dāng)今的中國產(chǎn)業(yè)界,不了解
大數(shù)據(jù)與人工智能的科技應(yīng)用,大概率會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。
但是,我們也常常聽身邊的企業(yè)家員表示出對(duì)智能類應(yīng)用的安全性擔(dān)憂,比較有代表
性的埃隆·馬斯克(Elon Musk)、史蒂芬·霍金(Stephen
Hawking)和比爾·蓋茨(Bill
Gates)都忌憚人工智能(以下簡(jiǎn)稱“AI”),并憂心忡忡地表示在不久的將來,AI會(huì)對(duì)人
類的生存構(gòu)成威脅。埃隆·馬斯克曾宣稱人工智能是人類文明持續(xù)存在所面臨的重大危機(jī)
。而為什么另一個(gè)同樣杰出的群體,包括馬克·扎克伯格(Mark
Zuckerberg)、吳恩達(dá)(Andrew Ng)和佩德羅·多明戈斯(Pedro
Domingos)在內(nèi),又認(rèn)為“人工智能威脅論”給的理由太過牽強(qiáng),幾乎不攻自破。扎克伯
格甚至稱那些鼓吹末日將至的人相當(dāng)不負(fù)責(zé),當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最偉大的人物之一吳恩
達(dá)亦表示,這種焦慮就像是擔(dān)憂“火星上的人口過剩”,完全沒有必要……
本課程開課的主要目的是面向非專業(yè)人士,尤其是產(chǎn)業(yè)界,從人工智能產(chǎn)生的背景、
基本原理、技術(shù)體系入手,摒棄社會(huì)上流行的各類帶有商業(yè)引導(dǎo)目的的內(nèi)容,通過大量
豐富案例作證,系統(tǒng)性講授人工智能及人工智能安全問題,對(duì)非專業(yè)技術(shù)人員,能夠聽
得明、學(xué)得會(huì)、用得好。在深度推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化與企業(yè)智能化應(yīng)用的同時(shí),對(duì)人工智能
技術(shù)應(yīng)用帶來的一系列安全問題有更為全面的認(rèn)知與理解。本課程作為提升企業(yè)家數(shù)字
化生存能力素質(zhì)的重要組成部分。
課程收益:
● 厘清大數(shù)據(jù)、人工智能體系中的關(guān)鍵問題;
● 熟悉人工智能行為體的分類及對(duì)應(yīng)安全問題;
● 了解世界各國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與安全倫理準(zhǔn)則;
● 熟悉社會(huì)常見的人工智能應(yīng)用,強(qiáng)化對(duì)智能的認(rèn)知;
● 熟悉掌握新興技術(shù)成熟度曲線,把握未來技術(shù)發(fā)展趨勢(shì);
● 了解人工智能主要流派與基本原理、主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
● 熟悉人工智能安體系與架構(gòu)及通用人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。
課程對(duì)象:
● 創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)負(fù)責(zé)人、企業(yè)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)、董事會(huì)成員
● 企業(yè)高級(jí)管理人員,總經(jīng)理、總工程師、副總經(jīng)理等;
● 渴望掌握新興技術(shù)價(jià)值落地的企業(yè)中層以上管理人員及工程師;
● 高校MBA、EMBA、DBA專業(yè)研究生;
● 地方政府中、高級(jí)管理干部及相關(guān)領(lǐng)域公務(wù)員;
● 國家“十四五”規(guī)劃中智能制造及戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)中相關(guān)人士。
課程大綱
第一講:大數(shù)據(jù)時(shí)代特征與人工智能國家戰(zhàn)略
一、從互聯(lián)網(wǎng)到大數(shù)據(jù)時(shí)代的演變過程
1. 從互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)看人類在線化過程
2. 人類在線化過程與行為數(shù)據(jù)的關(guān)系
案例分析:以商業(yè)購物場(chǎng)景為例,分析人類活動(dòng)的在線變化及其產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)
小組研討:(GP)分組設(shè)計(jì)其他場(chǎng)景,延伸到物聯(lián)傳感網(wǎng),并總結(jié),老師點(diǎn)評(píng)并打分
3. 大數(shù)據(jù)的來源與全球數(shù)增長(zhǎng)情況分析
4. 數(shù)據(jù)計(jì)量單位的換算
5. 5G的戰(zhàn)略地位與價(jià)值
6. 大數(shù)據(jù)的兩個(gè)重要特征
7. 大數(shù)據(jù)價(jià)值的現(xiàn)狀
二、國際與中國人工智能發(fā)展
1. 中國:人工智能的國家戰(zhàn)略與“智能+”
2. 世界各國人工智能發(fā)展對(duì)比分析
3. 解讀“十四五”規(guī)劃給我們的啟示
小組研討:(LGP)找出所在行業(yè)的有關(guān)人工智能方面的國家或地方政策規(guī)劃,分析原因與
機(jī)會(huì)
第二講:人工智能發(fā)展史
一、人工智能的起源
1. 人工智能產(chǎn)生的背景
2. 圖靈與圖靈測(cè)試
3. 達(dá)特茅斯會(huì)議與“人工智能”
二、人工智能的三次浪潮
1. 第一次人工智能浪潮:推理與探索
案例分析:計(jì)算機(jī)在使用“推理和探索”的興起與沒落
2. 第二次人工智能浪潮:知識(shí)工程
案例分析:專家系統(tǒng)的窘境與問題
3. 我們正在第三次人工智能浪尖上:大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)
案例分析:人工智能發(fā)展歷程中的里程碑事件
第三講:人工智能原理
一、人工智能定義與分類
1. 人工智能的定義與正確理解
2. 計(jì)算智能、感知智能與認(rèn)知智能
3. 人工智能的幾大門派其及技術(shù)發(fā)展方向
二、人工智能人才與知識(shí)體系
1. 學(xué)科領(lǐng)域交叉與滲透下的人工智能創(chuàng)新協(xié)同
2. 世界及中國人工智能類人才培養(yǎng)現(xiàn)狀
案例分析:中國某*大學(xué)人工智能研究院體系及研究領(lǐng)域
3. 把握與跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的方法
案例分析:深度分析Gartner曲線
實(shí)操演練:(LGP)依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)給出的某人工智能應(yīng)用,依據(jù)Gartner曲線分析其技術(shù)發(fā)展規(guī)律
與特點(diǎn)
三、數(shù)據(jù)智能平臺(tái)技術(shù)體系
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)
2. 人工智能技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)
3. 通用深度學(xué)習(xí)開源框架與特點(diǎn)
第四講:常見深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用
一、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用
1. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法與模型
2. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用
二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與應(yīng)用
1. DNN模型
2. DNN應(yīng)用場(chǎng)景:搜索排序、推薦排序
三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型與應(yīng)用
1. CNN模型
2. CNN應(yīng)用場(chǎng)景:圖像識(shí)別、視頻分析
四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型與應(yīng)用
1. RNN模型
2. RNN應(yīng)用場(chǎng)景:語音識(shí)別、自然語言處理
案例分析:人機(jī)智力大戰(zhàn)的巔峰——阿爾法狗
第五講:機(jī)器人技術(shù)及其應(yīng)用原理(選講課程)
一、機(jī)器人概述
1. “robot”一詞的來源
2. 機(jī)器人定義與相關(guān)概念
3. 機(jī)器人發(fā)展歷程
4. 機(jī)器人分類
二、機(jī)器人基本原理及應(yīng)用
1. 機(jī)器人控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
2. 工業(yè)機(jī)器人
3. 農(nóng)業(yè)機(jī)器人
4. 醫(yī)療機(jī)器人
5. 服務(wù)機(jī)器人
6. 特種機(jī)器人
案例分析:機(jī)器人在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用
第六講:人工智能與安全哲學(xué)
一、安全
1. 人類社會(huì)對(duì)安全的認(rèn)知與理解
2. 人工智能安全、人工智能與安全
二、通用人工智能安全的哲學(xué)命題
1. 技術(shù)革命視角下的人類四次紀(jì)元
2. 第四次紀(jì)元的不可控因素
3. 人工智能的安全命題
4.通用人工智能的三個(gè)哲學(xué)命題
小組研討:(LGP)基于哲學(xué)上的命題,分組討論形成各自主張。
第七講:人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)與安全
一、人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)
1. 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
2. AI芯片與視覺傳感器
3. AI通用技術(shù)
案例分析:主流機(jī)器視覺、語音識(shí)別、自然語言、知識(shí)圖譜應(yīng)用的市場(chǎng)與趨勢(shì)
二、狹義人工智能安全
1. 人工智能的安全體系
2. 人工智能的安全倫理概要
3. 人工智能安全對(duì)社會(huì)的沖擊
4. 人工智能安全VS網(wǎng)絡(luò)安全VS信息安全
案例分析1:全球首例自動(dòng)駕駛車輛撞死行人的案件
案例分析2:《2020年度全球十大人工智能治理事件》
第八講:人工智能內(nèi)生安全
一、數(shù)據(jù)安全
1. 數(shù)據(jù)投毒與反制
2. 對(duì)抗樣本攻擊與反制措施
3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)安全之間的管理問題
4. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析1:深網(wǎng)視界曝出數(shù)據(jù)泄露事件
案例分析2:地下產(chǎn)業(yè)鏈之?dāng)?shù)據(jù)隱私市場(chǎng)
案例分析3:網(wǎng)上熱傳的幾家*科技公司的安全事件解讀
二、算法與模式安全
1. 算法的可解釋性與安全
2. 模型存儲(chǔ)與管理的安全問題
3. 開源模型的安全問題
4. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析1:一支激光筆是如何打敗了自動(dòng)駕駛?
案例分析2:醫(yī)療領(lǐng)域人工智能診斷技術(shù)應(yīng)用的尷尬
三、框架與運(yùn)行安全
1. 架框安全問題
2. 主觀與客觀原因上的運(yùn)行安全與保障問題
3. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析:幾起自動(dòng)駕駛車禍背后的安全分析
小組研討:(LGP)結(jié)合分組學(xué)員企業(yè)的情景,研討應(yīng)用人工智能內(nèi)生安全的思路。
第九講:人工智能衍生安全與倫理
一、人工智能衍生安全
1. 智能系統(tǒng)失誤引發(fā)的安全事故
案例分析1:當(dāng)自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、智能音箱、醫(yī)療機(jī)器人失效后……
案例分析2:聊天機(jī)器人的偏激言論引發(fā)的群體影響
2. 人工智能行為體失控要素分析
案例分析:“機(jī)器人三定律”
3. 國際上預(yù)防人工智能技術(shù)失控的舉措
二、人工智能倫理
1. 人工智能體是否應(yīng)該賦予“人權(quán)”?
2. 通過使用人工智能的人權(quán)侵犯問題
3. 人工智能是否能成為倫理主體
4. 人工智能的倫理責(zé)任問題
案例分析:幾起自動(dòng)駕駛案件的責(zé)任追究
小組研討:(GP)現(xiàn)實(shí)生活或科幻電影中的“智能人”,及其引發(fā)倫理的故事關(guān)鍵詞。
三、人工智能倫理準(zhǔn)則
1. 世界各國關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理準(zhǔn)則
2. 人工智能技術(shù)倫理準(zhǔn)則的共識(shí)性與爭(zhēng)議性
3. 我國專門提出人工智能倫理與法律的“三步走”規(guī)劃
案例分析:解讀《2020年度全球十大人工智能治理事件》的處理結(jié)果
人工智能體系建設(shè)
轉(zhuǎn)載:http://www.nywlwx.com/gkk_detail/267381.html
已開課時(shí)間Have start time
- 趙志強(qiáng)