培訓安排：2024年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）；住宿統一安排，費用自理。
培訓對象：各部門的高層、中層以及業務骨干，對數字化、AI感興趣成員。
課程背景：
數字化時代我們應該討論什么？信息化時代進入數字經濟，經歷了哪些變革？
在數字經濟中，數據是新的生產要素，算力是新的生產力，而人工智能作為算法是一種新的生產工具，我們每個行業都需要認識人工智能，了解人工智能在制造領域的合理應用及如何實現人工智能的商業落地，工業人工智能大模型是什么樣的。
隨著二十大提出中國式現代化，以互聯網、人工智能、大數據等"新基建"技術為代表的數字科技飛速發展的背景下，各行各業都將人工智能為代表的智能科技作為企業未來發展的核心戰略，持續加碼智能科技的布局，旨在借助先進的高科技手段，提升生產效率，降低運營成本，賦能業務模式創新，加快科技化轉型提高企業核心競爭能力。
培訓目標：
·信息化到數字化的變革是什么
·主流的數字化技術有哪些？并解決什么問題？
·數據模型有哪些？
·AI大模型在智能工業的應用框架
·AI大模型的應用和商業模式
課程大綱：
模塊一：一切的基礎-從信息化到數字化革命
1、 數字化，我們在討論什么？—— 對世界的抽象和建模
2、 為什么是“數字化”？現代數字化在哪些領域處理什么？
3、 人類歷史是一部生產力發展史 —— 從效率的視角看信息化和數字化
4、 第四次工業革命 —— 數字、物理和生物世界的融合
5、 主流的數字化技術：云計算、區塊鏈、大數據、物聯網、Web3、人工智能—— 都在解決信息全周期的什么問題？
云計算—— 信息處理的“集中式發電廠”
物聯網 —— 機器和機器的網絡體系
區塊鏈/Web3 —— 去中心化的分布式存儲和應用
大數據 —— “萬物皆數”
人工智能 —— 有望在許多任務上達到或超
過人類水平的硅基智能
元宇宙 —— 數字化科技的“天空之城”
模塊二：一切的基礎-從信息革命到AI浪潮
6、 從信息化，到數據化，從IT到DT
7、 大數據的源起
8、 為什么是“大”數據？而不是“小”而“精”的數據：大數據的理念和內涵
9、 為什么從大數據可以總結出規律？
10、 企業數據架構 – 企業信息的組織、管理和應用架構
11、 數據模型 – What is 數據模型，Why 數據模型，How to do 數據模型？
12、 數據平（中）臺的由來，為什么需要數據平（中）臺？
13、 數據平（中）臺的設計，建設和運營
數據基礎設施
主數據
數據湖
ODS
數據倉庫
CDP/DMP
模塊三：通用人工智能的火花：AI大模型
14、 工業智能化與大數據：智能制造的基石
工業大數據的特性與挑戰：在連續制造、供應鏈管理等場景下大數據的特殊需求。
機器學習在工業環境中的應用：預測性維護、質量控制等。
人工智能視角下的工業認知：模擬人類專家決策，提升產線效率與靈活性。
15、 AI大模型在智能工業的應用框架
AI基本概念與工業實踐：介紹如何在工業背景下理解AI、機器學習及深度學習的應用。
從預測到決策：生成式AI在工業4.0的角色：
Chat GPT啟發的自動生成解決方案，如自動化報告、故障診斷建議。
類GPT AIGC大模型在工業場景的實施：
文生控：指令理解與執行：優化生產流程，響應復雜操作指令。
圖生圖&視頻AI編輯：在產品設計、模擬仿真中的應用。
3D重建與數字孿生：構建虛擬工廠，實現遠程監控與優化。
16、 大模型的工業“智慧”集成
知識圖譜與工藝優化：將行業標準、最佳實踐整合入模型，提升決策質量。
技能遷移與持續學習：模型在不同生產線、設備間的泛化能力，以及根據新數據自我迭代升級。
17、 智能工業中大模型的部署策略
公有云服務在制造業的運用：
AI大模型SaaS：即插即用的預測維護服務。
AI大模型PaaS：定制化工業數據分析平臺。
混合云策略：結合公有云靈活性與私有云安全性，部署特定行業模型。
私有化部署的智能產線模型：針對敏感數據和特定需求的定制化解決方案。
模塊四：AI大模型的應用和商業模式
18、 類ChatGPT大模型的商業挑戰和風險
19、 生成式AI的幾大應用方向：檢索、內容生成和人機協同
20、 基于AI大模型的商業生態系統
21、 大模型帶來的“數字化轉型2.0”范式
22、 AI大模型會取代企業數字化系統嗎？-協同合作，相互增強的AI大模型和企業級系統： AI大模型具有成為企業數字化“總調度”的潛力
23、 從信息，到模型，到行動（具體智能）
數字化：信息全周期的體系化
模型是知識、經驗和技能的封裝
行動：信息和智能對世界的改造
24、 下一代AI:多模態大模型和AI代理
25、 行業大模型落地路徑：預訓練模型+專業訓練精調 + 行業知識庫 + 插件
模塊五：數智化產品和應用
26、 視覺智能賦能的工業質檢：商湯科技機器視覺
27、 機器學習驅動的生產過程的模型化優化：第四范式
28、 多模態大模型賦能的數字人客服和呼叫中心:科大訊飛
29、 生成式客服服務和咨詢: Salesforce ServiceGPT
30、 游戲和元宇宙中的AI: 實時內容/場景生成，智能NPC，基于人工神經網絡的動作形態生成，和大模型賦能的Player – ChatGPT和英偉達
31、 大模型&AR賦能的新形態文商旅客戶體驗：谷歌ARCore
32、 賦能數字孿生應用的三維重建：商湯科技格物/瓊宇
33、 AI賦能的數字化營銷: Salesforce MarketingGPT
34、 AIGC賦能的產品內容營銷：Runway Gen2
35、 智能數字人客服: Soul Machine – 讀得懂談話對象表情的數字人
36、 基于機器學習的金融風控應用：竹間智能
37、 智能投研：基于大語言模型的數據和報告分析- BloombergGPT
38、 金融業呼叫中心中的人工智能：中關村科金2
39、 AI大模型賦能的金融業辦公和培訓：Salesforce SlackGPT
40、 ChatGPT Code Interpreter：基于AI大模型的（數據查詢/分析）代碼生成
培訓講師：尹老師
·荷蘭Utrecht大學MBI
·大數據&AI專家，人工智能布道師，AI產業應用落地咨詢顧問
講師經歷及專長：
尹老師是上海人工智能技術協會特聘首席咨詢顧問，上海人工智能研究院專家講師，上海市元宇宙產業發展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產業協會副會長單位負責人，貴州大數據專家委員會委員，臨港產業大學客座教授。尹智先生曾任商湯科技智能產業研究院首席架構師，德勤Oracle CX首席架構師，惠普企業新形態IT首席架構師，Oracle Master企業架構師。尹智老師專注在人工智能戰略和架構規劃、元宇宙產業規劃及落地，數字化客戶體驗， 以及AI及大數據驅動的新形態ICT架構規劃和咨詢落地，有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業經驗。先后服務過世界頂級的通訊和網絡設備及方案商，世界頂級的咨詢和審計服務公司和企業軟件公司。
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，發展和落地應用》
《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產業應用》
《人工智能時代的企業大數據技術和架構》
《AI大模型時代的金融數字化轉型和人工智能賦能應用》
《深入淺出數字化戰略和企業架構：框架和應用》
《數字新基建：智能計算中心承載的人工智能模型和應用》
《人工智能時代的數字科技在雙碳全生命周期管理中的應用模式和實踐》
《元宇宙+ 電競：人工智能時代的數實融合新形態虛擬體育》
《人工智能和AI大模型落地工作坊：從業務分析到技術架構落地設計》
《通用人工智能新曙光：SORA的根基、應用和趨勢》
《AI大模型時代的算法思維和實踐運用》
尹老師服務過的客戶有：
院校，科研機構：復旦大學、清華大學經管學院、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： 上海市經信局、湖畔創研中心、廣東機場集團、中國電信、中國移動、中國聯通華盛、中國通信服務、中國銀行、中國建設銀行、國家金融監管總局廣西監管局、興業銀行、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、建設銀行、國泰君安、中國煙草、國家電網、阿里云創新中心、華為云、臨港集團、商飛集團、虎彩集團、國泰君安、成都新經濟局、江西省政府、揚州市政府、合肥市政府、中南建筑設計院、銀川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽鐵塔、成都金牛區、武漢洪山區、中石油、云南中煙、北汽集團、上海鐵路局、上海電力、南京大數據局、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，用企業和政府的語言，把抽象的人工智能和元宇宙理論知識與產業轉化、政府數字化變革融會貫通，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”，“內容原創”，不僅講“What”，更講“Why”和“How”。
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