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      2024-08-25 09:55:25       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    【課程收益】

    ? 掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來

    ? 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路

    ? 了解與您部門相關的數字/智慧市政案例,以及背后的經驗與教訓

    ? 認識到您部門所在的數字化轉型階段,并收獲相關的建議和忠告

    ? 手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適部門的試點突破口并形成方案

    【課程特色】夠專業,內容前沿且正確;講俗話,將復雜技術具象清晰有趣化;重互動,巧妙設計提升參與感;能落地,反復驗證的方法及真實案例。

    【課程對象】規上企業(規模達到一定程度)的高層、中層以及業務骨干。

    【課程時間】1-2天(6小時/天,時長可定制)

    【課程大綱】

    一、數字化的頂層思維

    1、數字化概念導入

    ? 從十四五規劃看數字經濟

    ? 數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素

    ? 數字化轉型:數字化是業務和IT的深入融合

    概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…

    2、數字化頂層思維框架

    ? 精益思維:梳理業務,發現數字化入手點

    ? 編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率

    ? 數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局

    案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。

    小互動:在指路問路中掌握編程思維

    3、我們應該關注哪些數字化技術

    ? 基礎設施:解除計算機的能力封印

    ? 數據應用:搬金磚VS挖金礦

    案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

    4、數字化轉型有哪三個必經階段

    ? Digitization:無紙化

    ? Digitalization:高效化

    ? Digital transformation:無人化

    ? 每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

    案例:人員績效智能評估系統

    5、數字化轉型的兩大核心半場

    ? 信息化:固化流程/信息流轉/數據積累

    ? 人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

    案例:從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

    二、數字市政的應用現狀

    1、數字市政有哪三個必經階段

    ? 信息流動

    ? 數據打通

    ? 智能研判

    ? 判斷您的部門正處于那個階段

    2、數字市政大盤點

    ? 數字市政供應商大盤點

    ? 數字市政應用場景大盤點

    ? 城市數字化程度大盤點

    ? 現有數字市政的經驗及教訓

    案例:華為/百度/騰訊/阿里政務云對比,BAT眼中的城市大腦,華東某一線城市綜合治理案例,華南某一線城市智慧交通案例,深圳公安局某分局智慧服務廳,

    三、智能化的底層原理

    1、人工智能的2大底層原理

    ? 邏輯固化:師傅“教”徒弟

    ? 知識抽取:師傅“帶”徒弟

    案例:預測男生是否會受女生歡迎

    2、人工智能的6大底層套路

    ? X-Ypairs:知識抽取

    ? Y→X:生成萬物

    ? X1-X2 pairs:推薦匹配

    ? X only:聚類算法

    ? Y only:超越人類

    ? Dot & Line:知識圖譜

    ? 人工智能發展的終點

    案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機

    3、人工智能的6步落地法

    ? 價值驅動 or 數據驅動

    ? 機器學習 ≠ 江湖算命

    ? 數據模型 VS 機理模型

    ? 大數據   ∪ 深度學習

    ? 行業專家 ||  客觀事實

    ? 行政可行 ≈  最大門檻

    案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

    4、工業領域AI落地的7大場景

    ? 銷量預測

    ? 產品質量檢測

    ? 耗品壽命預測

    ? 設備預測性維護

    ? 場地巡檢

    ? 智能排產及調度

    ? 工藝參與自動優化

    案例:某著名汽車品牌銷量預測,焊接故障檢測,刀具壽命預測,大型設備故障預測,電力行業巡檢,百度AI物流調度最優化案例,某污水處理廠工藝優化

    四、市政智能化的發展和挑戰

    1、數字市政發展的終點

    ? 人民幸福感極大提升

    ? 社會運轉效率極大提高

    ? 信息不對稱得到持續改善

    ? 社會“法治”程度不斷進步

    2、市政智能化面臨的挑戰

    ? 缺少既懂業務邏輯又懂AI知識的交叉人才

    ? 方便高效與安全穩健是永恒的反義詞

    ? 馬太效應在智慧政務中的體現

    ? 客觀規律決定的漸進式發展

    2、市政智能化帶來的機遇

    ? GDP的“放大器”

    ? 重大決策的“指南針”

    ? 社會問題的“透視鏡”

    ? 重大危機事件的“滅火器”

    ? 難纏大城市病的“終極藥方”

    案例:北京某中心城區AI公園項目,江蘇省某市公安局大數據輿情分析平臺,“天眼”衛星智能防災監測系統,某省會城市政法數據安全項目,某國家部委應急處置系統,北京市某街鎮生態環境精細化感知,河北省某新區時空遙感分析項目


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