段方 老師
- 所在地區(qū)： 北京
- 主打行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)
- 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)金融
- 企業(yè)培訓(xùn)請(qǐng)聯(lián)系董老師
- 聯(lián)系手機(jī)：
段方老師培訓(xùn)聯(lián)系微信
掃一掃,關(guān)注公眾號(hào)
段方老師的內(nèi)訓(xùn)課程
《戰(zhàn)略分解——大連接戰(zhàn)略解讀》 ——段方 北京大學(xué)博士后目錄《戰(zhàn)略分解——大連接戰(zhàn)略解讀》1——段方 北京大學(xué)博士后 11 5G 來(lái)了，大連接啟動(dòng) 71.1 這世界變化快！71.1.1 從李躍總的“自我否定、自我革命”說(shuō)起 71.1.2 新技術(shù)眼花繚亂71.1.3 互聯(lián)網(wǎng)“如日中天” 71.1.4 運(yùn)營(yíng)商“壓力山大” 71.2 5G 來(lái)了 71.2.1 概念81.2.2 四大特點(diǎn)81.2.3 人工智能的“賦能萬(wàn)物” 81.2.4 《頭號(hào)玩家》預(yù)示了什么？ 81.2.5 應(yīng)用場(chǎng)景介紹81.3 中國(guó) 5G 總目標(biāo) 91.3.1 架構(gòu)91.3.2 時(shí)間表91.3.3 物聯(lián)
講師：段方查看詳情
《智慧中臺(tái)助力企業(yè)“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型》——段方大數(shù)據(jù)/A I 總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)博士后1 概述1.1 中臺(tái)概念的引出1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景1.1.2 從美軍說(shuō)起海灣戰(zhàn)爭(zhēng)的理念創(chuàng)新從呼叫炮火到呼叫支援強(qiáng)大的資源整合、支援能力1.1.3 智慧中臺(tái)的定義定義引出的背景數(shù)據(jù)中臺(tái)+業(yè)務(wù)中臺(tái)+技術(shù)中臺(tái)1.1.4 中臺(tái)的延伸從 ESB 說(shuō)起。。。中臺(tái)的拼接顆粒中臺(tái)的粘合劑1.2 為什么是“ 中臺(tái) ”1.2.1 從 IT 到 DT 的大背景1.2.2 大中臺(tái) 、小前臺(tái)1.2.3 前提： 大數(shù)據(jù)后臺(tái)1.3 智慧中臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀1.3.1 阿里巴巴為何引出“ 中臺(tái)”1.3.2 中國(guó)移動(dòng)
講師：段方查看詳情
《中臺(tái)實(shí)踐》 ——段方大數(shù)據(jù)總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)博士后1 概述1.1 中臺(tái)概念的引出1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景1.1.2 從美軍說(shuō)起海灣戰(zhàn)爭(zhēng)的理念創(chuàng)新從呼叫炮火到呼叫支援強(qiáng)大的資源整合、支援能力1.1.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義定義數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化1.1.4 中臺(tái)的延伸業(yè)務(wù)中臺(tái) 智慧中臺(tái) 技術(shù)中臺(tái)1.2 為什么是“ 中臺(tái) ”1.2.1 從 IT 到 DT 的大背景1.2.2 大中臺(tái)、小前臺(tái)1.2.3 前提：大數(shù)據(jù)后臺(tái)1.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀1.3.1 阿里巴巴為何引出 “數(shù)據(jù)中臺(tái)”1.3.2 中國(guó)移動(dòng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)背景1.3.3 理念從模糊到逐漸清晰1.4 大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)如何盤(pán)活？1.4.1 大數(shù)據(jù)成
講師：段方查看詳情
《自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》——段方大數(shù)據(jù)（分析） 總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)博士后1 自然語(yǔ)言處理概述1.1 什么是自然語(yǔ)言處理（NLP）1.2 NLP 的發(fā)展歷史1.2.1 1956 年以前的萌芽期1.2.2 1957-1970 年的快速發(fā)展期1.2.3 1971-1993 年的低谷期1.2.4 1994 年至今的復(fù)蘇其1.3 NLP 發(fā)展的原因1.3.1 互聯(lián)網(wǎng)提供了大量的語(yǔ)料庫(kù)1.3.2 深度學(xué)習(xí)算法提升了精度1.3.3 場(chǎng)景更加豐富1.4 NLP 的價(jià)值1.4.1 語(yǔ)言是信息的載體1.4.2 構(gòu)建人機(jī)自然交互接口1.4.3 語(yǔ)言翻譯、信息檢索等價(jià)值凸顯1.4.4 市場(chǎng)規(guī)模巨大1.5 自然語(yǔ)言
講師：段方查看詳情
《5G+智能制造》提綱-段方中國(guó)移動(dòng)資深專(zhuān)家教授 北京郵電大學(xué)博士 北京大學(xué)博士后1 概述1.1 從工業(yè) 4.0 說(shuō)起1.1.1 美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃1.1.2 德國(guó)工業(yè) 4.01.1.3 制造業(yè)的數(shù)據(jù)賦能1.1.4 美軍帶來(lái)的反思——拼數(shù)量or 拼智能1.2 如何從制造大國(guó)到制造強(qiáng)國(guó)的邁進(jìn)1.2.1 中國(guó)制造業(yè)現(xiàn)狀概覽1.2.2 美國(guó)、德國(guó)制造業(yè)對(duì)比1.2.3 如何鍛造“制造強(qiáng)國(guó) ”1.2.4 制造業(yè)皇冠——飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的故事1.3 中國(guó)制造 2025 的技術(shù)基礎(chǔ)1.3.1 美國(guó)在貿(mào)易戰(zhàn)中的“按圖索驥 ”1.3.2 制造業(yè)升級(jí)的必然性！1.3.3 制造業(yè)升級(jí)的途徑1
講師：段方查看詳情
《深度學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用》——段方大數(shù)據(jù)（AI）總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)博士后1 背景1.1 從 AlphaGo 說(shuō)起1.1.1 AlphaGo 的效果1.1.2 AlphaGo 的原理1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概念1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘1.3 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.3.1 深度學(xué)習(xí)的概念和特點(diǎn)1.3.2 深度學(xué)習(xí)的意義1.3.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域1.4 應(yīng)用與技術(shù)的平衡1.4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)還是應(yīng)用驅(qū)動(dòng) ？1.4.2 應(yīng)用價(jià)值的顯現(xiàn)化1.4.3 對(duì)內(nèi)服務(wù)和對(duì)外服務(wù)1.5 GPU 的引出1.5.1 計(jì)算的硬件基礎(chǔ)1.5.2 與 CPU 的對(duì)比1.