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人工智能認知培訓

【場景描述】
2017年3月，人工智能首次被寫入《政府工作報告》，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，宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能全球制高點。同年12月，工信部頒發(fā)《促進新一代人工智能發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》，要促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2019年3月，人工智能第三次被寫入《政府工作報告》，提出“要促進新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用；打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉型升級賦能。”但在實際的操作過程中，仍存在著以下幾大問題：
對人工智能的認知理解中存在誤區(qū)和難點
對人工智能未來的應用場景缺少整體系統(tǒng)性了解
對人工智能帶來的變革挑戰(zhàn)，缺少全局把控和應用性的指導

【課程背景】
工智能現(xiàn)在已經(jīng)不是一個新鮮概念，隨著技術的日益復雜，人工智能正不斷擴大在營銷等商業(yè)領域的應用：各類算法能夠在海量大數(shù)據(jù)中迅速查到所需信息，效率超過人工萬倍；人臉識別、語音登錄、廣告和內(nèi)容的精準投放等等，都是AI技術為商業(yè)帶來的進步。本課程將詳細解析以上內(nèi)容。

【參與人員】
本課程適宜于：需要了解新技術的產(chǎn)品中心（總監(jiān)、經(jīng)理、主管）、運營中心管理人員、技術中心管理人員

【課程收益】
學習如何培養(yǎng)AI時代下的商業(yè)邏輯和創(chuàng)新思維
學習如何將AI技術成功商業(yè)化并帶領企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展
了解AI科技創(chuàng)新前沿成果與未來發(fā)展趨勢
掌握ChatGPT的到來給我們帶來的機遇和挑戰(zhàn)

【課程大綱】
一．人工智能的本質(zhì)
1、深度學習的技術本質(zhì)
1）海量信息下比人類感官更優(yōu)秀的信息分類器
2、AI的商業(yè)本質(zhì)
 1）AI+提升生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)效率
2）互聯(lián)網(wǎng)+提升生產(chǎn)過程中的信息傳遞效率
3、90%的腦力工作是基礎性和重復性的工作可被替代
【解析】ChatGPT的快速躥紅

二．人工智能的結構框架
1、計算機視覺解析及應用介紹：
1）圖像分類
2）目標檢測
3）語義分割
4）視頻分析
5）其他：人體姿態(tài)識別，目標追蹤，SLAM,OCR
2、語音識別解析及應用介紹：
1）聲紋識別
2）語音合成
3、自然語言處理NLP解析及應用介紹：
1）機器翻譯
2）閱讀理解
3）自動摘要
4）文本分類
5）中文分詞
4、推薦系統(tǒng)及專家系統(tǒng)解析及應用介紹
【解析】ChatGPT語言處理和普通的NLP的差異

三．AI+行業(yè)應用案例
1、交通運輸業(yè)
1）核心生產(chǎn)效率問題：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少
2）AI解決方案：無人機、智能導航減少時間成本和燃油成本，無人駕駛降低人工成本和事故成本
【案例】滴滴派車的算法，Google無人駕駛系統(tǒng)，DJI無人機，Amazon自伺服倉儲
2、傳統(tǒng)制造業(yè)
1) 核心生產(chǎn)效率問題：如何能生產(chǎn)周期更短，人工成本更低，良品率更高
2) AI解決方案：可以24小時不停歇的精密作業(yè)工業(yè)
3、高端制造業(yè)
1）核心生產(chǎn)效率問題：如何能更高效的設計出更優(yōu)秀的產(chǎn)品方案
2）AI解決方案：通過學習歷史數(shù)據(jù)，更快的找到更好的設計方案
【案例】國內(nèi)某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設計時間大幅縮短，大幅提升藥物晶體選型速度。
4、教育
1）核心生產(chǎn)效率問題：如何能快速提高學習成績，如何能個性化培養(yǎng)出更優(yōu)秀的人才
2）AI解決方案：自適應考試，自適應學習，個性化生涯規(guī)劃
【案例】Knewton通過自適應評測*診斷學生對知識點掌握的情況，并制定有針對性的學習方案。
5、法律
1）核心生產(chǎn)效率問題：如何能更準確的斷案，預測案情走勢和匹配法律資源
2）AI解決方案：案情分析，案情推理，律師背景分析，法律文書寫作
【案例】基于IBM Watson開發(fā)的ROSS
6 、財務
1）核心生產(chǎn)效率問題：如何能提升對賬、盤點、審計合規(guī)的效率
2）AI解決方案：數(shù)據(jù)錄入，異常行為監(jiān)測，自動文書寫作
【案例】德勤全球率先將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，代替人類閱讀合同和文件
7、金融
1）核心生產(chǎn)效率問題：更短資金周期內(nèi)，如何得到更高的投資回報
2）AI解決方案：財報新聞解讀，投資回報預測，財報新聞寫作
【案例】高盛旗下Kensho分析大量數(shù)做智能投顧分析，某券商用機器人代替數(shù)據(jù)錄入員
8、醫(yī)療
1) 核心生產(chǎn)效率問題：如何能更快速準確低成本的診斷，并給出治療方案
2) AI解決方案：疾病診斷，結合基因技術的精準醫(yī)療
【案例】IBM Watson的腫瘤診斷模塊，騰訊的肺癌診斷，國防科大的肺結核診斷，碳云的精準醫(yī)療
9、文字工作
1)核心生產(chǎn)效率問題：如更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節(jié)構思
2)AI解決方案：標準文書寫作，….
【案例】百度機器人寫古詩，今日頭條寫作機器人報道體育賽事
10、藝術創(chuàng)作
1) 核心生產(chǎn)效率問題：如何獲得更多更優(yōu)質(zhì)的靈感，如何構思更精妙的作品，如何降低制作成本
2) AI解決方案：靈感生成器，輔助制作
【案例】Google繪畫機器人，Google譜曲機器人Magenta
11、新零售
1)核心生產(chǎn)效率問題：如何能提升銷售利潤率
2) AI解決方案：智能招商運營系統(tǒng)，智能定價系統(tǒng)，智能推薦系統(tǒng)，智能廣告投放系統(tǒng)
【案例】萬達用AI提升商鋪坪效，沃爾瑪用AI做動態(tài)定價，寶潔用AI輔助品牌廣告投放

四．如何制定企業(yè)的AI+方案
各行業(yè)的核心AI+需求
1）各種信息和行業(yè)資訊智能檢索和分析。
2）行業(yè)生產(chǎn)流程的AI優(yōu)化。
3）取代公司內(nèi)從事單調(diào)重復腦力勞動的人。
2、AI+升級四步法（大型購物中心AI+案例）
1）診斷阻礙生產(chǎn)效率的*問題：對核心問題進行拆解
2）評估公司的數(shù)據(jù)基礎：根據(jù)拆解出的問題列出理想的BI（商業(yè)智能）架構，檢視目前公司的數(shù)據(jù)缺陷
3）解決方案：完善數(shù)據(jù)基礎 
4）方案評估與實施
【研討】ChatGPT對就業(yè)的影響

人工智能認知培訓