针对行业

通用

培训对象

规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干。

课程背景

数字化转型与智能化改造的概念虽然一直被热炒，却很难完成落地。相信您并不是第一次听到“数字化”和“人工智能”这样的名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚。
想要梳理清楚纷繁复杂的数智化转型技术并找到关键点？
想要了解您所在行业的数智化转型案例以及背后的经验教训？
企业有意尝试数智化转型，但立项时却无从下手，难以形成具体方案？
企业已经立项的数智化项目，总是半途而废或者草草收场，却找不到原因？
公司业务部门和IT/算法部门的同时沟通存在障碍，导致数智化项目推进缓慢？
所有答案将在课上揭晓！

课程目标

理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路
掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来
了解您所在行业的数智化转型案例，以及背后的经验与教训
手把手带你用“6步落地法”，找到最合适企业转型突破口并形成方案
游戏式编码平台，1秒上手掌握编程思维，让数智化项目推进更顺畅
有趣的互动实例，3小时掌握数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量

课程大纲

一、数字化的顶层逻辑
1、数字化转型是什么
企业中的流程与人类的神经
企业中的信息与人类的神经信号
数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统
2、数字化顶层思维框架
感知：获取原始数据
认知：抽取关键信息
推理决策：形成计划
反馈动作：实施计划
小互动：如果你在跟心仪的女神约会……
3、我们应该关注哪些数字化技术
基础设施：解除计算机的能力封印
数据应用：搬金砖VS挖金矿
案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测
4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”
信息化：固化流程/信息流转/数据积累
人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术
5、数字化转型有哪三个必经阶段
Digitization：无纸化
Digitalization：高效化
Digital transformation：无人化
每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术
案例：HR绩效智能评估系统

二、人工智能的2大底层原理和5大底层套路
1、人工智能的2大底层原理
逻辑固化：师傅“教”徒弟
知识抽取：师傅“带”徒弟
案例：预测男生是否会受女生欢迎
2、人工智能的5大底层套路
Dot & Line：知识图谱
X-Ypairs：知识抽取
X1-X2 pairs：推荐匹配
Y→X：生成万物
Y only：超越人类
人工智能发展的终点
案例：联通智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机
3、人工智能的6步落地法
价值驱动 or 数据驱动
机器学习 ≠ 江湖算命
数据模型 VS 机理模型
大数据   ∪ 深度学习
行业专家 ||  客观事实
行政可行 ≈  最大门槛
案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，关键部件寿命预测，黑色素瘤智能诊断，滴滴/百度自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

三、数智化时代企业降本增效方法盘点
1、工业数智化技术回顾
精益生产：智能制造之道
发展阶段总述：点→线→面→点
工业自动化：如何控制好单点设备
工业信息化：如何管理好整条产线
工业互联网：如何将各个条线串联成面
智慧工厂：回归价值点的多维突破
案例：三一重工灯塔工厂
2、工业企业提质增效方法
利用精益模型发现问题
利用精益工具再造流程
利用信息化技术落地流程
利用自动化技术完成数采
利用AI技术产生质变
案例：一汽集团数智化改造案例
3、数智化提质增效建议
数智化转型成败不在技术而在流程/机构再造
信息化技术的性价比较高
墨菲定律：各类问题的根源是人。数智化终局是无人化
人工智能是数智化转型的决胜技术
目前企业数智化转型最大的阻碍是缺少交叉人才
案例：中国航天质量管理

四、文科生如何1秒上手，掌握编程思维
1、基础准备
游戏式编程环境介绍
与现有的智能体互动
案例：扬言要毁灭人类的智能体“索菲亚”
2、什么是编程思维
编程：人类与计算机的沟通手段
编程思维：师傅“教”徒弟的思维
编程思维进阶：利用“流程”，“量化”解决问题的思维
3、函数&变量：数字世界中的量化根基
变量：数字世界的万能盒子
函数：数字世界的万能机器
利用Python编写自己的首个变量和函数
4、循环&判断：数字世界中的流程核心
循环：重复劳动的终结者
判断：师傅能教好徒弟的关键
动手利用所学知识改造“索菲亚”
5、编程思维在工作中的运用
Epic→task：系统需求开发背后的编程思维
如何利用编程思维，打破与IT人员的沟通屏障
授课方式：依托自研的游戏式编程平台展开，用户需要完成一个又一个小任务来获取分数，学习知识。

五、如何利用有趣实例，快速掌握数据思维
1、背景介绍
如何预测男生是否会受女生欢迎
数据炒菜论：如何用AI分析大数据
2、数据准备
如何用Python爬取数据
动手将excel导入编程环境
利用Python快速处理excel文件
3、数据分析
利用Python快速观察数据分析
利用Python对数据进行统计学分析
4、模型训练
员工：负责干活的AI模型
老板：负责挑错的AI工具
经理：负责指路的AI算法
动手训练自己首个AI模型
小互动：请三名学员，通过小游戏现场模拟AI学习过程
5、结果可视化
利用Python绘制简单的散点/折现/柱状图
Python可视化进阶展示-如何制作负责可视化系统
授课方式：依托自研的游戏式编程平台展开，用户需要完成一个又一个小任务来获取分数，学习知识。
6、总结
用数据思维换个角度看世界
解封你未曾意识到的“资源”
解封你未曾意识到的“力量”

六、运用数智化思维，研讨质量提升新方案
1、工作坊流程串讲：先发散再收敛
2、以价值为导向的头脑风暴
痛点问题罗列
痛点问题排序
3、数据准备阶段的可行性收敛
数字化项目机理分析
数字化项目数据关联性分析
数字化项目数据质量分析
4、数据使用阶段的可行性收敛
谁可以成为AI的“师傅”
我们能否请得起这个“师傅”
5、行政可行性收敛
横向行政跨越分析
纵向行政跨越分析
6、方案展示及讨论
专业可行性提升
行业可行性提升