【课程背景】
在数字化时代，人工智能（AI）正以其前所未有的速度和规模重塑世界。《人工智能前沿趋势与现实场景应用》课程，将带您深入探索AI的最新发展，解读其在各行各业的创新应用，揭示智能技术如何塑造未来。这不仅是技术的飞跃，更是思维的革新，让我们一起把握AI的脉搏，开启智能时代的新篇章。本课程将聚焦于AI的五大趋势：AI代理的普及、教育体系的转型、科学领域的AI应用、高质量数据获取的挑战，以及AI与机器人技术的融合，这些趋势将深刻影响我们的工作和生活方式。通过本课程，您将获得洞见，掌握AI前沿技术，成为数字化转型的先行者。
【课程收益】
▪ 掌握AI核心技术：深入了解人工智能的前沿技术，包括机器学习、深度学习等，为您在技术浪潮中保持领先提供坚实的理论基础。
▪ 行业应用洞察：通过实际案例分析，您将学习到AI如何在金融、医疗、教育等领域实现创新应用，提升您解决行业问题的能力。
▪ 数据驱动决策：培养您利用AI技术进行数据分析和决策的能力，让您在商业竞争中凭借数据洞察力做出更精准的业务决策。
▪ 未来趋势预测：通过课程，您将能够预测AI技术的未来发展趋势，为您的职业规划和企业战略布局提供前瞻性指导。
▪ 技术与业务融合：学习如何将AI技术与业务流程深度融合，提高工作效率，降低成本，增强企业的核心竞争力。
▪ 创新思维培养：本课程将激发您的创新思维，让您在面对快速变化的AI领域时，能够灵活应对，创造性地解决问题。
【课程特色】
讲师讲授+案例分析+现场讨论＋模型分析+工具使用+行动学习
【课程对象】
政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、从产业角度深刻理解“人工智能+”
1、需要厘清的概念
▪ 为什么要拥抱人工智能？（分析人工社会财富积累模型）
▪ 从“三大浪潮”看AI技术以及产业发展
▪ 厘清关键概念：AI、ML、DL、AIGC、GAI、NLP、LLM、GPT、Agent、AGI
2、从产业角度洞察“人工智能+”
▪ 什么是“人工智能+”？
▪ AI的产业结构以及AI的行业架构
▪ 人工智能在数字经济当中的重要作用洞察
探讨分析：人工智能如何做到降本增效？
二、利用人工智能促进降本增效与赋能行业
1、“人工智能+“赋能降本增效
▪ “机器换人”与“人机耦合”
▪ 探秘AI应用： 1 用AI大模型工具赋能工作效率提升与创作
2 深度理解提示词工程以及智能体的发展
3 了解人工智能的技术前沿与行业中的现实应用
▪ 工具介绍：AI大模型融合平台应用
实战初探：AI+PPT，AI+音乐创作，AI+论文撰写，AI+数据分析，AI+短视频，AI+数字人，AI+编程（零基础学员可迅速掌握）
讲解：AI与人类的核心区别在哪里？如何做AI的“驾驭者”
2、“人工智能+”如何赋能行业？
▪ 理解2024年政府工作报告中的“人工智能+”
▪ AI产业落地已经到了“拼应用”的下半场
▪ 如何构建AI应用“场景”？
▪ 2024年中国AI产业图谱解读与产业落地分析
▪ 大协同：AI Agent与未来的大协同展望
▪ 国央企加速大模型布局分析
典型案例：基于Moss的AI工业大模型应用与未来
三、人工智能的现实场景应用分析
1、“人工智能+”的五大应用领域
▪ AI如何说——自然语言处理（NLP）
▪ AI如何看——计算机视觉的应用
▪ AI如何记忆——知识图谱的应用
▪ AI如何理解——机器学习与深度学习的应用
▪ AI如何听——语音识别的应用
研讨分析：拼技术vs拼场景？如何构建AI应用场景？
2、当下重点的应用场景分析
▪ AI+教育，AI+医疗，AI+自动驾驶，AI+零售，AI+个人助理，AI+视觉，AI+语音，AI+自然语言处理，AI+安防，AI+科研，AI+政策制定与决策
▪ 从2022年到2030年中国AIGC产业规模迅速增长看AI促进生产力变革
▪ 深刻理解：“人工智能+”——数字经济时代的生产力提升
▪ 理论萃取：数字经济时代领导者的AI知识储备
研讨分析：基于“场景”的AI应用落地
基于百个优秀案例统计的AI应用产业链分布
四、人工智能与数据要素的关系
1、“人工智能+”与“数据要素x”
▪ “大数据杀熟”引发的思考
▪ 数据为什么会成为生产要素？
▪ 什么样的数据是“生产要素”？
▪ “数据要素x”的概念内涵解析：放大、叠加、倍增
▪ 理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”
典型案例：数据资源化——谷歌
数据资产化——亚马逊
数据资本化——芝麻信用
2、“算法+算力+数据”构建新型生产关系
▪ 探究人工智能的经典算法
▪ 关于数据标注以及数据集
▪ 利用python以及开源软件做数据可视化
▪ 主流数字技术以及“算法+算力+数据”对产业的构造
▪ 从数字化转型的案例来看平台的演进
▪ 平台崛起：新型生产关系
▪ “大中台+小前台”以及敏捷性组织的建立
实战操作：某公司的数据可视化操作
典型案例：字节跳动为什么能持续出“爆品”？
典型案例：从双碳视角看AI在能源领域的应用以及关于新型电力交易市场的构建
五、AI前沿趋势洞察——数字化转型与创新引领者的必备素养
▪ 关于技术奇点的探讨
▪ AI与AGI差多远？
▪ 从OPEN AI的前世今生来看生成式人工智能的发展趋势
▪ 下一个十年的宝藏在AI Agent里吗？
▪ 国内的智能体哪家强？
▪ 智慧的本质是什么？
▪ 为什么会出现智能涌现？
▪ 开源与闭源之争还在持续，我们如何选择？
▪ GAI时代的人机耦合与数字化领导力
分组研讨：形成高级AI素养的提升路径
授课老师
黄洁 中关村人工智能学院副院长
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
