(微信同号)【课程背景】
AI的发展历程和AI的技术原理以及相关的应用解析
【课程收获】
1. 了解AI的诞生背景、主要功能特征
2. 了解AI底层技术逻辑
3. 了解AI对工作生活中的应用
【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等
【课程时长】1天（6小时）
【课程大纲】
课题一：AI
1. 诞生：AI是如何诞生的
2. 命题：AI是解决什么问题的？
3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？
4. 趋势：AI的分类
（1）分析性AI：机器学习与数据建模
（2）生成式AI：GPT和ChatGPT的诞生
课题二：分析性AI
1. 分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断
2. 科学决策三大核心要素
（1）数据模型
（2）大数据
（3）超高算力
3. 数据模型：分析性AI——机器学习
（1）监督学习、无监督、强化学习
（2）深度学习与机器视觉
4. 大数据：数据技术
（1）数据采集
（2）数据传输
（3）数据存储
（4）数据清洗、转化与集成
（5）数据治理
（6）数据管理
（7）数据安全
（8）数据可视化
（9）数据资产化
（10）数据资产服务平台
5. 算力：从云计算到量子计算
（1）算力的定义
（2）算力与芯片技术
（3）云计算与东数西算
（4）量子计算
6. 分析性AI赋能科学分析的底层逻辑
（1）数据可视化
（2）数据分析
（3）指导决策改进
课题三：分析性AI：AI与物联网及生活中的应用
1. 定义物联网
2. 物联网与AI的关系
3. 数字孪生
4. 5G+物联网+AI在工业互联网中的地位
5. AI的应用
（1）个人
（2）家庭
（3）企业
