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數(shù)字化的變革公開課

課程背景：
數(shù)字化時(shí)代我們應(yīng)該討論什么？信息化時(shí)代進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)，經(jīng)歷了哪些變革？
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素，算力是新的生產(chǎn)力，而人工智能作為算法是一種新的生產(chǎn)工具，我們每個(gè)行業(yè)都需要認(rèn)識(shí)人工智能，了解人工智能在制造領(lǐng)域的合理應(yīng)用及如何實(shí)現(xiàn)人工智能的商業(yè)落地，工業(yè)人工智能大模型是什么樣的。
隨著二十大提出中國(guó)式現(xiàn)代化，以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等"新基建"技術(shù)為代表的數(shù)字科技飛速發(fā)展的背景下，各行各業(yè)都將人工智能為代表的智能科技作為企業(yè)未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略，持續(xù)加碼智能科技的布局，旨在借助先進(jìn)的高科技手段，提升生產(chǎn)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，賦能業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，加快科技化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)能力。

培訓(xùn)目標(biāo)：
信息化到數(shù)字化的變革是什么
主流的數(shù)字化技術(shù)有哪些？并解決什么問題？
數(shù)據(jù)模型有哪些？
AI大模型在智能工業(yè)的應(yīng)用框架
AI大模型的應(yīng)用和商業(yè)模式

課程大綱：
模塊一：一切的基礎(chǔ)：從信息化到數(shù)字化革命
1、數(shù)字化，我們?cè)谟懻撌裁矗?mdash;— 對(duì)世界的抽象和建模
2、為什么是“數(shù)字化”？現(xiàn)代數(shù)字化在哪些領(lǐng)域處理什么？
3、人類歷史是一部生產(chǎn)力發(fā)展史 —— 從效率的視角看信息化和數(shù)字化
4、第四次工業(yè)革命 —— 數(shù)字、物理和生物世界的融合
5、主流的數(shù)字化技術(shù)：云計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、Web3、人工智能—— 都在解決信息全周期的什么問題？
云計(jì)算—— 信息處理的“集中式發(fā)電廠”
物聯(lián)網(wǎng) —— 機(jī)器和機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)體系
區(qū)塊鏈/Web3 —— 去中心化的分布式存儲(chǔ)
和應(yīng)用
大數(shù)據(jù) ——  “萬物皆數(shù)”
人工智能 —— 有望在許多任務(wù)上達(dá)到或超
過人類水平的硅基智能
元宇宙 —— 數(shù)字化科技的“天空之城”

模塊二：一切的基礎(chǔ)：從信息革命到AI浪潮
6、從信息化，到數(shù)據(jù)化，從IT到DT
7、大數(shù)據(jù)的源起
8、為什么是“大”數(shù)據(jù)？而不是“小”而“精”
的數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)的理念和內(nèi)涵
9、為什么從大數(shù)據(jù)可以總結(jié)出規(guī)律？
10、企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu) – 企業(yè)信息的組織、管理
和應(yīng)用架構(gòu)
11、數(shù)據(jù)模型 – What is 數(shù)據(jù)模型，Why 
數(shù)據(jù)模型，How to do 數(shù)據(jù)模型？
12、數(shù)據(jù)平（中）臺(tái)的由來，為什么需要數(shù)據(jù)
平（中）臺(tái)？
13、數(shù)據(jù)平（中）臺(tái)的設(shè)計(jì)，建設(shè)和運(yùn)營(yíng)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
主數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)湖
ODS
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫
CDP/DMP

模塊三：通用人工智能的火花：AI大模型
14、工業(yè)智能化與大數(shù)據(jù)：智能制造的基石
工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性與挑戰(zhàn)：在連續(xù)制造、供應(yīng)
鏈管理等場(chǎng)景下大數(shù)據(jù)的特殊需求。
機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用：預(yù)測(cè)性維護(hù)、
質(zhì)量控制等。
人工智能視角下的工業(yè)認(rèn)知：模擬人類專家決
策，提升產(chǎn)線效率與靈活性。
15、AI大模型在智能工業(yè)的應(yīng)用框架
AI基本概念與工業(yè)實(shí)踐：介紹如何在工業(yè)背景
下理解AI、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。
從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策：生成式AI在工業(yè)4.0的角色：
Chat GPT啟發(fā)的自動(dòng)生成解決方案，如自動(dòng)化報(bào)告、故障診斷建議。
類GPT AIGC大模型在工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)施：
文生控：指令理解與執(zhí)行：優(yōu)化生產(chǎn)流程，
響應(yīng)復(fù)雜操作指令。
圖生圖&視頻AI編輯：在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、模擬
仿真中的應(yīng)用。
3D重建與數(shù)字孿生：構(gòu)建虛擬工廠，實(shí)現(xiàn)
遠(yuǎn)程監(jiān)控與優(yōu)化。
16、大模型的工業(yè)“智慧”集成
知識(shí)圖譜與工藝優(yōu)化：將行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、*實(shí)踐整合入模型，提升決策質(zhì)量。
技能遷移與持續(xù)學(xué)習(xí)：模型在不同生產(chǎn)線、設(shè)備間的泛化能力，以及根據(jù)新數(shù)據(jù)自我迭代升級(jí)。
17、智能工業(yè)中大模型的部署策略
公有云服務(wù)在制造業(yè)的運(yùn)用：
AI大模型SaaS：即插即用的預(yù)測(cè)維護(hù)服
務(wù)。
AI大模型PaaS：定制化工業(yè)數(shù)據(jù)分析平
臺(tái)。
混合云策略：結(jié)合公有云靈活性與私有云安全性，部署特定行業(yè)模型。
私有化部署的智能產(chǎn)線模型：針對(duì)敏感數(shù)據(jù)和特定需求的定制化解決方案。

模塊四：AI大模型的應(yīng)用和商業(yè)模式
18、類ChatGPT大模型的商業(yè)挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)
19、生成式AI的幾大應(yīng)用方向：檢索、內(nèi)容生
成和人機(jī)協(xié)同
20、基于AI大模型的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)
21、大模型帶來的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型2.0”范式
22、AI大模型會(huì)取代企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)嗎？-協(xié)
同合作，相互增強(qiáng)的AI大模型和企業(yè)級(jí)系統(tǒng)： AI大模型具有成為企業(yè)數(shù)字化“總調(diào)度”的潛力
23、從信息，到模型，到行動(dòng)（具體智能）
數(shù)字化：信息全周期的體系化
模型是知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和技能的封裝
行動(dòng)：信息和智能對(duì)世界的改造
24、下一代AI:多模態(tài)大模型和AI代理
25、行業(yè)大模型落地路徑：預(yù)訓(xùn)練模型+專
業(yè)訓(xùn)練精調(diào) + 行業(yè)知識(shí)庫 + 插件

模塊五：數(shù)智化產(chǎn)品和應(yīng)用
26、視覺智能賦能的工業(yè)質(zhì)檢：商湯科技機(jī)器
視覺
27、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)過程的模型化優(yōu)化：
第四范式
28、多模態(tài)大模型賦能的數(shù)字人客服和呼叫
中心:科大訊飛
29、生成式客服服務(wù)和咨詢: Saesforce 
ServiceGPT
30、游戲和元宇宙中的AI: 實(shí)時(shí)內(nèi)容/場(chǎng)景生
成，智能NPC，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作形態(tài)生成，和大模型賦能的Payer – ChatGPT和英偉達(dá)
31、大模型&AR賦能的新形態(tài)文商旅客戶體
驗(yàn)：谷歌AR*
32、賦能數(shù)字孿生應(yīng)用的三維重建：商湯科技
格物/瓊宇
33、AI賦能的數(shù)字化營(yíng)銷: 
Saesforce MarketingGPT
34、AIGC賦能的產(chǎn)品內(nèi)容營(yíng)銷：Runway 
Gen2 
35、智能數(shù)字人客服: Sou Machine – 讀得
懂談話對(duì)象表情的數(shù)字人
36、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控應(yīng)用：竹間智能
37、智能投研：基于大語言模型的數(shù)據(jù)和報(bào)告
分析- BoombergGPT
38、金融業(yè)呼叫中心中的人工智能：
中關(guān)村科金2
39、AI大模型賦能的金融業(yè)辦公和培訓(xùn)：
Saesforce SackGPT
40、ChatGPT Code Interpreter：基于AI大
模型的（數(shù)據(jù)查詢/分析）代碼生成

講師介紹：
尹老師：
教育及資格認(rèn)證：
高級(jí)講師
荷蘭Utrecht大學(xué)MBI
大數(shù)據(jù)&AI專家，人工智能布道師，AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地咨詢顧問
講師經(jīng)歷及專長(zhǎng)： 
尹老師是上海人工智能技術(shù)協(xié)會(huì)特聘首席咨詢顧問，上海人工智能研究院專家講師，上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會(huì)專家，合肥元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)單位負(fù)責(zé)人，貴州大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)委員，臨港產(chǎn)業(yè)大學(xué)客座教授。尹智先生曾任商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構(gòu)師，德勤Orace CX首席架構(gòu)師，惠普企業(yè)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師，Orace Master企業(yè)架構(gòu)師。尹智老師專注在人工智能戰(zhàn)略和架構(gòu)規(guī)劃、元宇宙產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及落地，數(shù)字化客戶體驗(yàn)， 以及AI及大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新形態(tài)ICT架構(gòu)規(guī)劃和咨詢落地，有超過19年在中國(guó)大陸和荷蘭的職業(yè)經(jīng)驗(yàn)。先后服務(wù)過世界*的通訊和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及方案商，世界*的咨詢和審計(jì)服務(wù)公司和企業(yè)軟件公司。

數(shù)字化的變革公開課