培訓時間:

AI時代的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢和戰(zhàn)略

  培訓講師:尹老師

  時間地點:
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  培訓費用:5280

  贈送積分:5280

    服務(wù)電話:010-82593357

AI時代的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢和戰(zhàn)略詳細內(nèi)容

AI時代的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢和戰(zhàn)略

 

時間、地點:8月30-31日 廣州 

9月6-7日:廣州

培訓費用:5280元(含資料費、午餐費、專家演講費);住宿統(tǒng)一安排,費用自理;

 

授課對象:

各部門的高層、中層以及業(yè)務(wù)骨干,對數(shù)字化、AI感興趣成員。

 

課程背景:

數(shù)字化時代我們應(yīng)該討論什么?信息化時代進入數(shù)字經(jīng)濟,經(jīng)歷了哪些變革?

在數(shù)字經(jīng)濟中,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,我們每個行業(yè)都需要認識人工智能,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,旨在借助先進的高科技手段,提升生產(chǎn)效率,降低運營成本,賦能業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新,加快科技化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)核心競爭能力。

 

培訓目標:

2 信息化到數(shù)字化的變革是什么

2 主流的數(shù)字化技術(shù)有哪些?并解決什么問題?

2 數(shù)據(jù)模型有哪些?

2 AI大模型在智能工業(yè)的應(yīng)用框架

2 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,我們在討論什么?—— 對世界的抽象和建模

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?

l 云計算—— 信息處理的“集中式發(fā)電廠”

l 物聯(lián)網(wǎng) —— 機器和機器的網(wǎng)絡(luò)體系

l 區(qū)塊鏈/Web3 —— 去中心化的分布式存儲

l 和應(yīng)用

l 大數(shù)據(jù) ——  “萬物皆數(shù)”

l 人工智能 —— 有望在許多任務(wù)上達到或超

l 過人類水平的硅基智能

l 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)臺的由來,為什么需要數(shù)據(jù)

平(中)臺?

13、 數(shù)據(jù)平(中)臺的設(shè)計,建設(shè)和運營

l 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

l 主數(shù)據(jù)

l 數(shù)據(jù)湖

l ODS

l 數(shù)據(jù)倉庫

l 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

l 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性與挑戰(zhàn):在連續(xù)制造、供應(yīng)

l 鏈管理等場景下大數(shù)據(jù)的特殊需求。

l 機器學習在工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用:預(yù)測性維護、

l 質(zhì)量控制等。

l 人工智能視角下的工業(yè)認知:模擬人類專家決

l 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

l AI基本概念與工業(yè)實踐:介紹如何在工業(yè)背景

l 下理解AI、機器學習及深度學習的應(yīng)用。

l 從預(yù)測到?jīng)Q策:生成式AI在工業(yè)4.0的角色:

l Chat GPT啟發(fā)的自動生成解決方案,如自動化報告、故障診斷建議。

l 類GPT AIGC大模型在工業(yè)場景的實施:

? 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、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,實現(xiàn)

遠程監(jiān)控與優(yōu)化。

16、 大模型的工業(yè)“智慧”集成

l 知識圖譜與工藝優(yōu)化:將行業(yè)標準、最佳實踐整合入模型,提升決策質(zhì)量。

l 技能遷移與持續(xù)學習: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。

17、 智能工業(yè)中大模型的部署策略

l 公有云服務(wù)在制造業(yè)的運用:

? AI大模型SaaS:即插即用的預(yù)測維護服

務(wù)。

? AI大模型PaaS:定制化工業(yè)數(shù)據(jù)分析平

臺。

l 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。

l 私有化部署的智能產(chǎn)線模型:針對敏感數(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)和風險

19、 生成式AI的幾大應(yīng)用方向:檢索、內(nèi)容生

成和人機協(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大模型會取代企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)嗎?-協(xié)

同合作,相互增強的AI大模型和企業(yè)級系統(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(具體智能)

l 數(shù)字化:信息全周期的體系化

l 模型是知識、經(jīng)驗和技能的封裝

l 行動:信息和智能對世界的改造

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)訓練模型+專

業(yè)訓練精調(diào) + 行業(yè)知識庫 + 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:商湯科技機器

視覺

27、 機器學習驅(qū)動的生產(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: Salesforce

ServiceGPT

30、 游戲和元宇宙中的AI: 實時內(nèi)容/場景生

成,智能NPC,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作形態(tài)生成,和大模型賦能的Player – ChatGPT和英偉達

31、 大模型&AR賦能的新形態(tài)文商旅客戶體

驗:谷歌ARCore

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)字化營銷:

Salesforce MarketingGPT

34、 AIGC賦能的產(chǎn)品內(nèi)容營銷:Runway

Gen2

35、 智能數(shù)字人客服: Soul Machine – 讀得

懂談話對象表情的數(shù)字人

36、 基于機器學習的金融風控應(yīng)用:竹間智能

37、 智能投研:基于大語言模型的數(shù)據(jù)和報告

分析- BloombergGPT

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:

Salesforce SlackGPT

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:

教育及資格認證:

? 高級講師

? 荷蘭Utrecht大學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: 

? 尹老師是上海人工智能技術(shù)協(xié)會特聘首席咨詢顧問,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)展專家咨詢委員會專家,合肥元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)會副會長單位負責人,貴州大數(shù)據(jù)專家委員會委員,臨港產(chǎn)業(yè)大學客座教授。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Oracle CX首席架構(gòu)師,惠普企業(yè)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師,Oracle 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, 以及AI及大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新形態(tài)ICT架構(gòu)規(guī)劃和咨詢落地,有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業(yè)經(jīng)驗。先后服務(wù)過世界頂級的通訊和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及方案商,世界頂級的咨詢和審計服務(wù)公司和企業(yè)軟件公司。

? 主講課程類型及具體課程:

《通用人工智能曙光:ChatGPT和AI大模型的源起,發(fā)展和落地應(yīng)用》

《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》

《人工智能時代的企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)》

《AI大模型時代的金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能賦能應(yīng)用》

《深入淺出數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)架構(gòu):框架和應(yīng)用》

《數(shù)字新基建:智能計算中心承載的人工智能模型和應(yīng)用》

《人工智能時代的數(shù)字科技在雙碳全生命周期管理中的應(yīng)用模式和實踐》

《元宇宙+ 電競:人工智能時代的數(shù)實融合新形態(tài)虛擬體育》

《人工智能和AI大模型落地工作坊:從業(yè)務(wù)分析到技術(shù)架構(gòu)落地設(shè)計》

《通用人工智能新曙光:SORA的根基、應(yīng)用和趨勢》

《AI大模型時代的算法思維和實踐運用》

培訓客戶及培訓風格:

? 尹老師服務(wù)過的客戶有:

院校,科研機構(gòu):復(fù)旦大學、清華大學經(jīng)管學院、上海交通大學、上海人工智能研究院、上海理工大學、上海體育學院、中國傳媒大學、同濟大學、武漢大學、浙江大學等。

政企集團:  上海市經(jīng)信局、湖畔創(chuàng)研中心、廣東機場集團、中國電信、中國移動、中國聯(lián)通華盛、中國通信服務(wù)、中國銀行、中國建設(shè)銀行、國家金融監(jiān)管總局廣西監(jiān)管局、興業(yè)銀行、中核集團、交通銀行、中國工商銀行、北京銀行、平安銀行、平安租賃、平安一賬通、建設(shè)銀行、國泰君安、中國煙草、國家電網(wǎng)、阿里云創(chuàng)新中心、華為云、臨港集團、商飛集團、虎彩集團、國泰君安、成都新經(jīng)濟局、江西省政府、揚州市政府、合肥市政府、中南建筑設(shè)計院、銀川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽鐵塔、成都金牛區(qū)、武漢洪山區(qū)、中石油、云南中煙、北汽集團、上海鐵路局、上海電力、南京大數(shù)據(jù)局、河南能源集團、神華集團、平安集團、中國國航、南方航空、新華三、海隆石油、安東石油等

? 尹老師的課程深入淺出,視野宏大,案例研究豐富,分析精彩,講解幽默風趣,用企業(yè)和政府的語言,把抽象的人工智能和元宇宙理論知識與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化、政府數(shù)字化變革融會貫通,講得通俗易懂,看得見,摸得著,用得上,深受好評。

? 尹老師的講課自我要求:“不講正確的廢話”,“所有聽眾都要聽得懂”,“內(nèi)容原創(chuàng)”,“不僅講“What”,更講“Why”和“How””

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