數字技術及應用 AI技術發展——新技術、新創新、新應用

【課程背景】

AI的發展歷程和AI的技術原理以及相關的應用解析

【課程收獲】

1. 了解AI的誕生背景、主要功能特征

2. 了解AI底層技術邏輯

3. 了解AI對工作生活中的應用

【課程對象】產品經理、技術中心、數字化中心等

【課程時長】1天（6小時）

【課程大綱】

課題一：AI

1. 誕生：AI是如何誕生的

2. 命題：AI是解決什么問題的？

3. 發展：AI在解決問題的路上都走過了哪些階段？

4. 趨勢：AI的分類

（1）分析性AI：機器學習與數據建模

（2）生成式AI：GPT和ChatGPT的誕生

課題二：分析性AI

1. 分析性AI的目的：賦助人工做出科學判斷

2. 科學決策三大核心要素

（1）數據模型

（2）大數據

（3）超高算力

3. 數據模型：分析性AI——機器學習

（1）監督學習、無監督、強化學習

（2）深度學習與機器視覺

4. 大數據：數據技術

（1）數據采集

（2）數據傳輸

（3）數據存儲

（4）數據清洗、轉化與集成

（5）數據治理

（6）數據管理

（7）數據安全

（8）數據可視化

（9）數據資產化

（10）數據資產服務平臺

5. 算力：從云計算到量子計算

（1）算力的定義

（2）算力與芯片技術

（3）云計算與東數西算

（4）量子計算

6. 分析性AI賦能科學分析的底層邏輯

（1）數據可視化

（2）數據分析

（3）指導決策改進

課題三：分析性AI：AI與物聯網及生活中的應用

1. 定義物聯網

2. 物聯網與AI的關系

3. 數字孿生

4. 5G+物聯網+AI在工業互聯網中的地位

5. AI的應用

（1）個人

（2）家庭

（3）企業