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  2024-08-25 09:55:25       
提供專業(yè)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(fā)潛能,創(chuàng)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(yè),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(guī)上企業(yè)(規(guī)模達到一定程度)的高層、中層以及業(yè)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(guī)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(yè)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(yè)務,發(fā)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(fā)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(tǒng)

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(yè)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?。簬煾怠皫А蓖降?/p>

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(fā)展的終點

案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)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(yè)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(yè)智能無損檢測,自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

4、工業(yè)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(yōu)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(yè)巡檢,百度AI物流調度最優(yōu)化案例,某污水處理廠工藝優(yōu)化

四、市政智能化的發(fā)展和挑戰(zhàn)

1、數字市政發(fā)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(xù)改善

? 社會“法治”程度不斷進步

2、市政智能化面臨的挑戰(zhàn)

? 缺少既懂業(yè)務邏輯又懂AI知識的交叉人才

? 方便高效與安全穩(wěn)健是永恒的反義詞

? 馬太效應在智慧政務中的體現

? 客觀規(guī)律決定的漸進式發(fā)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(qū)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(wèi)星智能防災監(jiān)測系統(tǒng),某省會城市政法數據安全項目,某國家部委應急處置系統(tǒng),北京市某街鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境精細化感知,河北省某新區(qū)時空遙感分析項目


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