培訓(xùn)時間:

人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)

  培訓(xùn)講師:甄文智

  時間地點:
2025年09月26-27日 廣州

  培訓(xùn)費用:5380

  贈送積分:5380

    服務(wù)電話:010-82593357

人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)詳細內(nèi)容

人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)

時間:9月26-27日

 

地點:廣州

 

培訓(xùn)費用:5380元

 

授課對象:

高層管理者,IT,研發(fā)部門總監(jiān)、經(jīng)理等管理人員。

 

課程背景:

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,人工智能(AI)正成為提升效率、優(yōu)化流程和增強客戶體驗的核心動力。企業(yè)普遍希望通過AI實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、自動化流程及個性化服務(wù),但在應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)處理、技術(shù)落地和技能不足等挑戰(zhàn)。本課程幫助學(xué)員系統(tǒng)掌握AI技術(shù),并通過案例和實戰(zhàn)練習(xí),促進理論與實踐結(jié)合,推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

課程收益:

1、掌握AI基礎(chǔ)和趨勢,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定知識基礎(chǔ)。

2、提升數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用能力,推動業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

3、學(xué)會機器學(xué)習(xí)和自動化應(yīng)用,提高運營效率。

4、優(yōu)化客戶體驗和營銷策略,實現(xiàn)個性化服務(wù)。

5、增強風(fēng)險管理和AI倫理意識,保障安全合規(guī)。

6、學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈和物流優(yōu)化,助力業(yè)務(wù)可持續(xù)增長。

 

課程大綱:


第1章:人工智能的基本概念與數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢

1.1 人工智能基礎(chǔ)

1.1.1 AI核心概念和分類

1.1.2 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

1.1.3 AI的能力邊界與應(yīng)用場景

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略意義

1.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義與重要性

1.2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型在各行業(yè)的推動

1.2.3 數(shù)字化戰(zhàn)略的核心要素

1.3 人工智能賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式

1.3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持

1.3.2 智能自動化的實現(xiàn)

1.3.3 提升客戶體驗與個性化服務(wù)

案例分析:AI在制造業(yè)的應(yīng)用(如預(yù)測性維護)

第2章:數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源與質(zhì)量管理

2.1.2 數(shù)據(jù)清洗和特征工程

2.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與治理

2.2 數(shù)據(jù)分析與預(yù)測建模

2.2.1 數(shù)據(jù)分析工具與技術(shù)

2.2.2 建立預(yù)測模型的方法

2.2.3 模型評估與優(yōu)化

2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策的應(yīng)用

2.3.1 商業(yè)智能(BI)系統(tǒng)

2.3.2 實時數(shù)據(jù)流分析

2.3.3 決策支持系統(tǒng)的搭建

小組練習(xí)1:分析和處理特定數(shù)據(jù)集并建立初步模型

第3章:機器學(xué)習(xí)與自動化

3.1 機器學(xué)習(xí)模型與算法

3.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)

3.1.2 常用機器學(xué)習(xí)算法簡介

3.1.3 模型訓(xùn)練與超參數(shù)調(diào)優(yōu)

3.2 機器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用

3.2.1 圖像識別與自然語言處理

3.2.2 推薦系統(tǒng)和個性化推薦

3.2.3 預(yù)測性分析和行為分析

3.3 自動化在企業(yè)中的應(yīng)用

3.3.1 流程自動化(RPA)

3.3.2 自動化的應(yīng)用場景和邊界

3.3.3 實施自動化的風(fēng)險與挑戰(zhàn)

案例分析:RPA在銀行業(yè)的應(yīng)用

第4章:人工智能倫理與風(fēng)險管理

4.1 人工智能的倫理問題

4.1.1 AI與數(shù)據(jù)隱私

4.1.2 算法偏見與歧視

4.1.3 倫理原則與合規(guī)要求

4.2 風(fēng)險識別與管理

4.2.1 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險

4.2.2 技術(shù)依賴的潛在風(fēng)險

4.2.3 操作風(fēng)險管理

4.3 企業(yè)如何應(yīng)對AI的挑戰(zhàn)

4.3.1 制定AI風(fēng)險管理策略

4.3.2 增強透明度和問責(zé)機制

4.3.3 保持技術(shù)與道德的平衡

小組練習(xí)2:制定AI風(fēng)險管理框架

第二天

第1章:AI驅(qū)動的客戶體驗改進

1.1 AI賦能客戶互動

1.1.1 智能客服系統(tǒng)

1.1.2 個性化推薦與精準(zhǔn)營銷

1.1.3 客戶情緒分析與管理

1.2 提升客戶忠誠度

1.2.1 基于AI的用戶畫像

1.2.2 客戶細分與精細化運營

1.2.3 客戶生命周期管理

1.3 成功案例與行業(yè)標(biāo)桿

1.3.1 電商行業(yè)案例

1.3.2 金融行業(yè)的客戶體驗創(chuàng)新

1.3.3 服務(wù)行業(yè)的客戶服務(wù)優(yōu)化

案例分析:AI在零售業(yè)的客戶體驗改進

第2章:數(shù)字化供應(yīng)鏈與物流優(yōu)化

2.1 數(shù)字化供應(yīng)鏈的構(gòu)建

2.1.1 供應(yīng)鏈可視化

2.1.2 智能倉儲與庫存管理

2.1.3 供應(yīng)鏈的預(yù)測與規(guī)劃

2.2 AI在物流管理中的應(yīng)用

2.2.1 路線優(yōu)化與智能調(diào)度

2.2.2 庫存管理與需求預(yù)測

2.2.3 實時監(jiān)控與風(fēng)險預(yù)警

2.3 成本節(jié)約與效率提升

2.3.1 自動化倉儲設(shè)備

2.3.2 優(yōu)化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)

2.3.3 綠色物流與可持續(xù)發(fā)展

小組練習(xí)1:設(shè)計基于AI的供應(yīng)鏈優(yōu)化方案

第3章:人工智能在營銷與銷售中的應(yīng)用

3.1 智能化營銷策略

3.1.1 個性化推薦

3.1.2 自動化營銷和內(nèi)容生成

3.1.3 用戶行為分析

3.2 AI驅(qū)動的銷售流程優(yōu)化

3.2.1 線索管理和客戶挖掘

3.2.2 銷售預(yù)測與定價優(yōu)化

3.2.3 客戶關(guān)系管理

3.3 案例分享

3.3.1 金融業(yè)的AI營銷應(yīng)用

3.3.2 零售業(yè)的客戶細分與精準(zhǔn)投放

3.3.3 醫(yī)療行業(yè)的智能化客戶服務(wù)

案例分析:AI賦能精準(zhǔn)營銷在金融行業(yè)的應(yīng)用

第4章:未來趨勢與行業(yè)發(fā)展

4.1 人工智能發(fā)展前景

4.1.1 新興AI技術(shù)的突破

4.1.2 人工智能在5G和物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

4.1.3 邊緣計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)

4.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來趨勢

4.2.1 全渠道數(shù)字體驗

4.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化

4.2.3 數(shù)字孿生和智能城市

4.3 企業(yè)的應(yīng)對策略

4.3.1 構(gòu)建持續(xù)創(chuàng)新能力

4.3.2 推動數(shù)據(jù)與AI的融合

4.3.3 建立AI人才培養(yǎng)體系

小組練習(xí)2:討論企業(yè)如何制定未來的AI戰(zhàn)略


 

講師介紹:

甄文智老師:

教育及資格認證:

? 西安電子科技大學(xué)人工智能碩士研究生

? 前騰訊早期創(chuàng)始員工-工號299

? 曾任:點子科技(深圳)有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人

? 曾任:深圳市有伴科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人

? 現(xiàn)任:深圳大學(xué)校外研究生導(dǎo)師

? 現(xiàn)任:深圳市拓步大數(shù)據(jù)有限公司CTO

實戰(zhàn)經(jīng)驗:

甄老師擁有二十年技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品運營、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)經(jīng)驗,作為資深互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)分析師和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家,先后為上市公司、頂級學(xué)府和大型國企提供了優(yōu)質(zhì)服務(wù)。甄老師常年活躍在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)、智能穿戴設(shè)備大數(shù)據(jù)第一線。甄老師人工智能科班出身,《Pattern Recognition Letters》發(fā)表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被長期引用,幫助企業(yè)由淺入深的完成個性化的高效益低成本實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在騰訊任職六年,作為創(chuàng)始員工參與了多個騰訊的產(chǎn)品:騰訊Q幣賬戶系統(tǒng),QQ賀卡,QQShow,QQ論壇和QQ.com的建立。在騰訊經(jīng)歷了高并發(fā),高性能服務(wù)器的開發(fā),同時為了應(yīng)對用戶量的增長,參與了騰訊大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的開發(fā),在大量普通服務(wù)器集群的方式提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

曾就職深圳有伴科技有限公司,任首席技術(shù)官,十年時間做了一家用戶量1.4億,最高日活500W,為0-8歲的兒童提供了一個營養(yǎng),有價值的兒童APP-小伴龍。集合了卡通,互聯(lián)網(wǎng)和人工智能一體。19年獲得了好未來的C輪投資,估值10億。

現(xiàn)任深圳拓步大數(shù)據(jù)有限公司CTO,最近兩年隨著國內(nèi)芯片的崛起,更多的場景化的IOT的接入,在硬件和軟件的結(jié)合上,實現(xiàn)了傳感器,數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理,以及算法邏輯上都有了更多的深化。實現(xiàn)了更好的為客戶服務(wù)。產(chǎn)品銷售歐美,印度,拉美等國家。

產(chǎn)品GMV2億,保持每年100%的增長。

風(fēng)格特點:

l 學(xué)科深入淺出 課程的獨到之處是用多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗和科班出身的AI理論相結(jié)合,可以更有效的,更好的應(yīng)用到自己的實際工作問題處理中。

l 與時俱進 課程保持前瞻性,案例和內(nèi)容保持迭代更新,更好的把AI的理論和實際相結(jié)合,AI作為一個行業(yè)工具,可以更好的融入到我們的行業(yè)中,去有效的提升,改進我們工作。

l 創(chuàng)新性和創(chuàng)造性 甄老師做過心理學(xué)工作坊,個人成長訓(xùn)練營,,融合了心理學(xué)、結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,讓算法,算力,和數(shù)據(jù)更好的融合,體現(xiàn)在課程的新穎性和創(chuàng)新性,可以更好的適應(yīng)到我們每個學(xué)員中,學(xué)以致用,另外鼓勵和啟發(fā)大家在自己行業(yè)上大膽的運用和創(chuàng)新,把學(xué)習(xí)的東西落地。

主講課程

一、AI和大模型

《人工智能入門到精通》

《ChatGPT基礎(chǔ)和實戰(zhàn)》

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型

《數(shù)字化思維、轉(zhuǎn)型困局和0點突破》

《用AI驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

三、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)管理

《互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)探索:從敏捷開發(fā)、精益數(shù)據(jù)到微服務(wù)》


報名詳情:

培訓(xùn)費5380元(含資料費、午餐費、專家演講費);住宿統(tǒng)一安排,費用自理;

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