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【課程背景】

數字化轉型與智能化改造的概念雖然一直被熱炒，卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數字化”和“人工智能”這樣的名詞，但卻很少有人能夠具象清晰地把這些名詞解釋清楚。

想要梳理清楚紛繁復雜的數智化轉型技術并找到關鍵點？

想要了解您所在行業的數智化轉型案例以及背后的經驗教訓？

企業有意嘗試數智化轉型，但立項時卻無從下手，難以形成具體方案？

企業已經立項的數智化項目，總是半途而廢或者草草收場，卻找不到原因？

公司業務部門和IT/算法部門的同時溝通存在障礙，導致數智化項目推進緩慢？

所有答案將在課上揭曉！

【課程收益】

理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

掌握1套思維框架，將所有數字化轉型技術串聯起來

了解您所在行業的數智化轉型案例，以及背后的經驗與教訓

手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適企業轉型突破口并形成方案

游戲式編碼平臺，1秒上手掌握編程思維，讓數智化項目推進更順暢

有趣的互動實例，3小時掌握數據思維，解封你未曾意識到的資源和力量

【課程對象】

規上企業（規模達到一定程度）的高層、中層以及業務骨干。

【課程大綱】

一、怎樣用一套邏輯梳理所有數字化技術

1、數字化轉型是什么

企業中的流程與人類的神經

企業中的信息與人類的神經信號

數字化：在數字世界中幫助企業構造神經系統

2、數字化頂層思維框架

感知：獲取原始數據

認知：抽取關鍵信息

推理決策：形成計劃

反饋動作：實施計劃

小互動：如果你在跟心儀的女神約會……

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、什么是“企業經脈”和“AI針灸”

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

5、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：HR績效智能評估系統

二、人工智能的2大底層原理和5大底層套路是什么

1、人工智能的2大底層原理

邏輯固化：師傅“教”徒弟

知識抽取：師傅“帶”徒弟

案例：預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的5大底層套路

Dot & Line：知識圖譜

X-Ypairs：知識抽取

X1-X2 pairs：推薦匹配

Y→X：生成萬物

Y only：超越人類

人工智能發展的終點

案例：聯通智能客服，谷歌藥物預測系統，淘寶推薦系統，清華數字虛擬人，谷歌核聚變控制系統，美軍自動駕駛戰機

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，關鍵部件壽命預測，黑色素瘤智能診斷，滴滴/百度自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%

三、通信行業數智化創新應用

1、總述：下一代運營商展望

2、通信服務智能優化

無線信號參數自動優化

基站負載智慧節能管理

通信質量智能評估及提升

3、數智化反欺詐應用

數據失竊案例

賬戶失竊事件預警

短信詐騙智能識別

4、數智化預測客戶流失

客戶流失數據智能分析

客戶流失事件預測

5、數智化客戶滿意度提升

智能客服

智能助手

智慧營業廳

案例：AT&T、Vodafone等世界頂尖運營商相關案例

四、1秒上手，入門Python編程

1、基礎準備

游戲式編程環境介紹

與現有的智能體互動

案例：揚言要毀滅人類的智能體“索菲亞”

2、什么是編程思維

編程：人類與計算機的溝通手段

編程思維：師傅“教”徒弟的思維

編程思維進階：利用“流程”，“量化”解決問題的思維

3、函數&變量：數字世界中的量化根基

變量：數字世界的萬能盒子

函數：數字世界的萬能機器

利用Python編寫自己的首個變量和函數

4、循環&判斷：數字世界中的流程核心

循環：重復勞動的終結者

判斷：師傅能教好徒弟的關鍵

動手利用所學知識改造“索菲亞”

5、編程思維在工作中的運用

Epic→task：系統需求開發背后的編程思維

如何利用編程思維，打破與IT人員的溝通屏障

授課方式：依托自研的游戲式編程平臺展開，用戶需要完成一個又一個小任務來獲取分數，學習知識。

五、如何利用有趣實例，快速掌握數據思維

1、背景介紹

如何預測男生是否會受女生歡迎

數據炒菜論：如何用AI分析大數據

2、數據準備

如何用Python爬取數據

動手將excel導入編程環境

利用Python快速處理excel文件

3、數據分析

利用Python快速觀察數據分析

利用Python對數據進行統計學分析

4、模型訓練

員工：負責干活的AI模型

老板：負責挑錯的AI工具

經理：負責指路的AI算法

動手訓練自己首個AI模型

小互動：請三名學員，通過小游戲現場模擬AI學習過程

5、結果可視化

利用Python繪制簡單的散點/折現/柱狀圖

Python可視化進階展示-如何制作負責可視化系統

授課方式：依托自研的游戲式編程平臺展開，用戶需要完成一個又一個小任務來獲取分數，學習知識。

6、總結

用數據思維換個角度看世界

解封你未曾意識到的“資源”

解封你未曾意識到的“力量”

六、數智化IT規劃能力提升

1、如何提升業務洞察能力

2、如何提升模型架構能力

3、如何提升項目管理能力

4、如何提升數據分析能力

5、如何提升系統規劃能力

案例：知識圖譜構建案例，預測性維護系統構建案例

七、如何在3小時內，找到數智化突破口并形成方案

1、工作坊流程串講：先發散再收斂

2、以價值為導向的頭腦風暴

痛點問題羅列

痛點問題排序

3、數據準備階段的可行性收斂

數智化項目機理分析

數智化項目數據關聯性分析

數智化項目數據質量分析

4、數據使用階段的可行性收斂

誰可以成為AI的“師傅”

我們能否請得起這個“師傅”

5、行政可行性收斂

橫向行政跨越分析

縱向行政跨越分析

6、方案展示及討論

專業可行性提升

行業可行性提升

授課方式：分組對抗闖關式推進，將方案形成過程拆解為若干“關卡”，授課老師會為每組提供1V1微資訊，方案展示時每組均需要面對來自其他組行業專家的“挑戰”。每組分數由其他組互評給出。

王老師

王明哲 老師

——工業、金融數字化、智能化實戰專家

現任：圖靈人工智能研究院-產業講師/數智化總監

（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創辦）

曾任：航天系統某頭部公司-數字化總監

清華大學自動化系碩士

清華數據院數據派研究部部長

南京大學校外AI專家講師

百度技術培訓中心AI講師

擅長領域：工業/制造數字化/智能化轉型，健康醫療數字化/智能化轉型，金融數字化/智能化轉型

【個人簡介】

王明哲老師擁有大型央企高管工作經歷，目前是清華最頂尖的新研機構“圖靈院“（圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）唯一的產業人才培養講師。憑借十余年豐富的數智化落地實戰經驗（含工業/制造、醫療以及金融等行業），結合清華在校學習科研期間掌握的專業知識，已經幫助多個頂尖的企業/機構完成了數智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經歷。

在航天系統供職時參與過嫦娥三號、嫦娥五號、神舟十二號飛船、暗物質探測衛星、天舟貨運飛船等國家重大型號的研制工作，對制造業的質量管理數字化、產品全生命周期數字化管控、軟件全生命周期數字化管控、智能化生產等業務有深入的理解。

主推的數字質量管理平臺，使產品質量問題率下降20%；研發/測試數字化平臺，使研發效率提升約30%。相關平臺每年可為使用企業節省成本數百萬甚至上千萬元。上述平臺和相關技術甚至已經輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業中。

參與過行業/國家數字化相關標準的編寫，牽頭過國家數字化相關重大課題的申請，作為主要負責人承擔過省部級數字化類科研課題。

曾在清華校內開設的“AI快速入門“課程，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。

曾參與三一集團“鑄將計劃“（全集團近兩千名中層以上領導輪訓），負責數智化實戰相關內容，能夠讓0基礎的文科背景領導（如總裁辦主任）快速學會編程并掌握數據思維，在每次課后的匿名滿意度評價中一直保持著0差評。

王老師依托清華數據科學研究院（2017-2019年為清華數據院核心技術骨干），以及圖靈人工智能研究院的產業/學術資源，在5年內積累了各行業超百個真實數智化轉型項目案例。在實戰中總結的“AI-6步落地法“已經在多個頂尖企業/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在圖靈院的資源體系下，培養超過5000名既懂AI知識又懂業務邏輯的”管理型AI+“人才，讓人工智能技術深入賦能。

【主講課程】

通識類課程

《智改數轉的頂層思維和底層邏輯》

《元宇宙的前世今生及對我們的影響》

《人工智能的五大套路》

行業應用課程

《HR數智化實戰—人力資源如何迎接新技術變革》

《AI如何讓你的工廠更智能》

《工業4.0下的“三精”生產運營管理》

《“三精”管理》

《金融4.0背后的技術與應用》

《游戲規則改變--當制藥業邁入AI時代后》

高附加值實戰課程

《數智化動腦工作坊--6小時找到智改數轉方向和路徑》

《數智化動手訓練營--12小時體驗數智化轉型全程》

【部分咨詢案例】

序號客戶公司咨詢內容

1三一集團

2021-2022智能化精益生產項目準確預測產線耗材壽命，誤差控制在5%左右，能夠避免生產線易耗部件過渡更換，每年能為單一工廠節省成本數百萬元。

2西門子集團

2021-2022生產智能化項目負責面向大型造船廠的數字化生產需求中焊接質檢模塊的研發，相關故障診斷算法準確率大于99%，可比較有效的代替人工。

3北醫三院

2022年-至今運營管理智能化項目對醫院過去十年運營、科研和教育等方面的數據進行了深入分析，合力完成了相關國家自然科學基金的子課題課題，并產出了高水平的學術論文。

4通用電氣

2020-2021質量檢驗智能化項目研發的鑄件智能檢測算法，能夠自動檢測鑄件內部的缺陷，避免了90%以上由缺陷件引發的安全事故。

【服務客戶】

政府機構：北京國資委、江蘇省經信廳、浦東大數據中心、中科院、藥監局等

高校：清華大學、南京大學、南開大學、吉林大學、北京大學、哈工大、交通大學、北京理工大學等

銀行保險：交通銀行、上海農村商業銀行、上海銀行、中國太平洋保險、招商銀行、友邦保險等

制造：中國航天、三一集團、西門子集團、通用電氣、臺積電、華力、大疆等

醫療：北醫三院、協和醫院等

文化娛樂：迪士尼、豫園股份等

軟件行業：北京巨石、青海中水數易、利普康、浪潮等

互聯網：智聯招聘、思必馳、汽車之家等

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