基于人工智能的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

基于人工智能的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
【課程背景】
數(shù)字化創(chuàng)新的浪潮將徹底改變企業(yè)運(yùn)作模式，對傳統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)力的挑戰(zhàn)，本課程結(jié)合數(shù)據(jù)化運(yùn)營的基本概念，不同的應(yīng)用場景，幫助學(xué)員理解數(shù)字化時代的新趨勢和新規(guī)律，建立數(shù)據(jù)思維和管理新思路。
讓學(xué)員掌握人工智能的概念、理論和主要技術(shù)，并且了解在各種產(chǎn)業(yè)中的具體應(yīng)用。
通過實際的案例，指導(dǎo)學(xué)員掌握應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技能和方法。
【課程收益】
（1）了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)帶來的價值
（2）理解基于人工智能的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施方法和過程
（3）了解關(guān)于人工智能的關(guān)鍵技術(shù)
（4）了解人工智能轉(zhuǎn)型項目應(yīng)該怎么做，掌握具體方法和技能
【內(nèi)容大綱】
一、理論篇：人工智能基本概念、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和未來趨勢
人工智能基礎(chǔ)概念和發(fā)展歷程
什么是人工智能？
人工智能的發(fā)展歷程
里程碑之一：圖靈測試——人工智能的概念出現(xiàn)
里程碑之二：達(dá)特茅斯會議——人工智能正是誕生！
里程碑之三：DENDRAL系統(tǒng)——人工智能能賺錢了！
里程碑之四：明斯基問題——人工智能的寒冬來臨！
里程碑之五：數(shù)據(jù)驅(qū)動派PK鳥飛派——思路決定出路！
里程碑之六：卡斯帕羅夫和深藍(lán)——機(jī)器能夠比人更聰明！
里程碑之七：松餅和小狗——機(jī)器比人更有用！
里程碑之八：AlphaGo——機(jī)器能夠自我提升了！
機(jī)器學(xué)習(xí)的誕生
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)？
人工智能的關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算法和算力
新一代信息技術(shù)與人工智能的關(guān)系
（1）云計算：業(yè)務(wù)敏捷的基石
（2）物聯(lián)網(wǎng)：萬物互聯(lián)的新世界
（3）大數(shù)據(jù)：挖掘數(shù)據(jù)價值的發(fā)動機(jī)
（4）5G通信：實現(xiàn)大數(shù)據(jù)高速傳輸
（5）區(qū)塊鏈：構(gòu)建可信的應(yīng)用環(huán)境
（6）人工智能：催生工業(yè)革命新范式
（7）元宇宙：未來的新世界
二、場景篇：人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主要場景
（一）人工智能的產(chǎn)業(yè)概述
人工智能的典型應(yīng)用
全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模
中美人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較
人工智能產(chǎn)業(yè)分類
人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜
人工智能的主要產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
人工智能在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智能物流領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智能金融領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智能零售領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智慧家居領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智慧教育領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在智慧養(yǎng)老領(lǐng)域的應(yīng)用
（三）人工智能的發(fā)展趨勢
1、人工智能與元宇宙
2、人工智能與生命科學(xué)
3、人工智能與碳中和
（四）工業(yè)人工智能對傳統(tǒng)企業(yè)的賦能
1、工業(yè)人工智能與普通人工智能的差異性
2、工業(yè)人工智能的主要應(yīng)用場景
設(shè)備和產(chǎn)品管理
業(yè)務(wù)和運(yùn)營優(yōu)化
新模式新業(yè)態(tài)創(chuàng)新場景
三、實戰(zhàn)篇：人工智能應(yīng)用場景實戰(zhàn)模塊解析
（一）企業(yè)數(shù)字化能力提升策略
1、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型瓶頸和提升策略
2、人工智能解決方案設(shè)計的5個步驟
（二）人工智能的主要算法
1、聚類算法——把相似的用戶找出來
2、降維算法——把復(fù)雜的問題簡單化
3、回歸算法——找到滿意度下降的原因
4、分類算法——實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的利器
5、時序算法——預(yù)測未來的市場發(fā)展
（三）人工智能的經(jīng)典應(yīng)用場景——通過客戶畫像精準(zhǔn)定位客戶
1、什么是用戶畫像？
2、用戶畫像的作用
3、如何構(gòu)建用戶畫像？
第一步：理解用戶
第二步：標(biāo)簽設(shè)計
第二步：標(biāo)簽設(shè)計
第三步：特征聚類
第四步：形象豐富
4、用戶畫像有哪些作用？
案例：小米的用戶畫像的目的—爆款和連銷率
案例：小米的用戶畫像的目的—選址
案例：小米的用戶畫像的目的—提升用戶體驗
案例：通過用戶畫像，傳統(tǒng)企業(yè)實現(xiàn)跨界營銷
（四）工業(yè)人工智能實戰(zhàn)應(yīng)用場景——基于人工智能的物料分類
1、工業(yè)人工智能實現(xiàn)4個步驟和11個重要環(huán)節(jié)
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理
3、數(shù)據(jù)處理原則
4、數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
5、數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)清洗（異常值處理）
6、數(shù)據(jù)整理——缺失值處理原則
7、缺失值處理的5種常用方式
8、特征工程
9、特征工程——數(shù)據(jù)處理
標(biāo)準(zhǔn)化處理
歸一化處理
二次差分處理
10、算法選擇
算法選擇——決策樹
算法選擇——隨機(jī)森林
11、模型訓(xùn)練——算法調(diào)參
12、模型評估——混淆矩陣
13、應(yīng)用落地
七、企業(yè)數(shù)字化的瓶頸和提升策略
國家對企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的評估標(biāo)準(zhǔn)
國家關(guān)于中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)文件解讀
企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中存在的3個主要瓶頸
數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
解讀國家標(biāo)準(zhǔn)——數(shù)據(jù)管理能力成熟度標(biāo)準(zhǔn)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才是根本
數(shù)字化人才的能力要求
數(shù)字化人才的培育機(jī)制
數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景是關(guān)鍵
如何找到能夠提升價值效能的場景
數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景的要素解析
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