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人工智能戰(zhàn)略課程

課程目標(biāo)：
了解AI技術(shù)的前世今生—歷史的回響與啟發(fā)
搞清當(dāng)今AI分類、特點(diǎn)與火爆原因；
弄懂企業(yè)究竟如何抓住這波AI浪潮
學(xué)習(xí)企業(yè)AI戰(zhàn)略與規(guī)劃實(shí)施中的風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)沖機(jī)制
養(yǎng)成“AI思維”，收益不止AI本身

課程對(duì)象：
國央企、上市公司、民企、政府相關(guān)部門、銀行與保險(xiǎn)、各類基金

課程大綱:
第一講：從“技術(shù)神話”到“詐騙犯”，再到今天
一、AI發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀與趨勢(shì)
1.AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
——邏輯理論機(jī)、專家系統(tǒng)、異或難題、損失函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)（IBM深藍(lán)）、深度學(xué)習(xí)（AlphaGo）、生成式AI（Alphafold）、多模態(tài)融合（DeepSeek）
2.AI產(chǎn)業(yè)鏈與主要公司
——基礎(chǔ)層：如芯片；技術(shù)層：如算法架構(gòu)；應(yīng)用層：行業(yè)級(jí)/消費(fèi)級(jí)應(yīng)用
3.AI未來的發(fā)展趨勢(shì)
——超級(jí)個(gè)體、AIoT物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)轉(zhuǎn)智改、無人機(jī)、具身機(jī)器人、科研、預(yù)測(cè)等
4.AI目前的局限性與挑戰(zhàn)
——能源、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)投毒污染、提示注入攻擊、AI幻覺與虛假信息
二、AI大模型的分類與訓(xùn)練思維
1.AI大模型的分類討論
——模型框架分類、規(guī)模分類、任務(wù)類型分類、應(yīng)用領(lǐng)域分類、生成方式分類
2.AI大模型的通用場(chǎng)景與評(píng)價(jià)
——通用：情報(bào)獲取、數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、方案制定、資源規(guī)劃、公共決策
——評(píng)價(jià)：準(zhǔn)確、穩(wěn)定性、邏輯、創(chuàng)造性、一致性、易用性、安全性、ROI
3、DeepSeekR1的差異化
——跑分、架構(gòu)，計(jì)算效率、開源、多模態(tài)能力、垂域延伸力、性價(jià)比

第二講：企業(yè)如何抓住“AI+”創(chuàng)新浪潮
一、AI在戰(zhàn)略、產(chǎn)品與服務(wù)方面的應(yīng)用
1.戰(zhàn)略規(guī)劃與決策方面
——適配點(diǎn)：環(huán)境與情景模擬、動(dòng)態(tài)產(chǎn)研地圖、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)感知、方案評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
——典型產(chǎn)業(yè)：金融、通訊、能源、冶金、裝備制造、新材料、醫(yī)療、交通、運(yùn)輸
優(yōu)秀案例解析
2.研發(fā)與生產(chǎn)方面
——適配點(diǎn)：工業(yè)設(shè)計(jì)、藥物分子設(shè)計(jì)、疾病診療、軟件開發(fā)、智能制造、數(shù)字孿生
——典型行業(yè)：生物醫(yī)藥、醫(yī)療器械、汽車、電子、化工、軟件服務(wù)、數(shù)字創(chuàng)意等
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3.市場(chǎng)營銷方面
——適配點(diǎn)：用戶畫像鎖定、消費(fèi)行為預(yù)測(cè)、智能廣告、AIGC生成素材、個(gè)性化營銷
——典型領(lǐng)域：跨境電商、快消品、零售業(yè)、教育行業(yè)、游戲與影視、旅游酒店、大健康
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二、AI在運(yùn)營降本增效方面的應(yīng)用
1.供應(yīng)鏈與倉儲(chǔ)物流
——需求預(yù)測(cè)、供應(yīng)商管理、智能倉儲(chǔ)、路徑規(guī)劃與預(yù)警、智能調(diào)度與質(zhì)控、智能分揀與包裝、智能合約
2.財(cái)務(wù)與行政流程優(yōu)化
——財(cái)務(wù)管理、票據(jù)處理、檔案管理、會(huì)議安排與紀(jì)要、人員考勤、績效管理、派單排班、信息安全、倉儲(chǔ)物流、知識(shí)管理等
3.智能服務(wù)
——智能客服、異議處理、RPA機(jī)器人、客戶情緒分析與管理、全渠道語言服務(wù)
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第三講：穿越業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的鴻溝
一、企業(yè)AI戰(zhàn)略矩陣與適配基礎(chǔ)
1、企業(yè)AI戰(zhàn)略通用適配模型圖
——“行業(yè)+企業(yè)價(jià)值鏈”模型
2、企業(yè)AI戰(zhàn)略精準(zhǔn)適配的三大基礎(chǔ)
——數(shù)字化水平：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)字化率、IT基礎(chǔ)設(shè)施、“數(shù)據(jù)枷鎖”情況
——人才與組織：AI架構(gòu)師/策略師、
——技術(shù)路線與方案：模型選擇與本地部署、軟件集成等
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二、企業(yè)AI戰(zhàn)略的可靠路徑與風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖
1.技術(shù)中臺(tái)搭建的五層架構(gòu)
——基礎(chǔ)設(shè)施層IaaS、數(shù)據(jù)層Data、算法倉庫層、場(chǎng)景服務(wù)層（API）、監(jiān)控層
2.方法論構(gòu)建與專家賦能四大機(jī)制
——知識(shí)圖譜構(gòu)建：行業(yè)建模、多源數(shù)據(jù)對(duì)齊、動(dòng)態(tài)關(guān)系推理、業(yè)務(wù)場(chǎng)景嵌入
——賦能四大機(jī)制：業(yè)務(wù)需求的技術(shù)翻譯機(jī)制、算法輸出的業(yè)務(wù)驗(yàn)證機(jī)制、人機(jī)協(xié)同的增量學(xué)習(xí)機(jī)制、多行業(yè)混搭共創(chuàng)機(jī)制設(shè)計(jì)
3、風(fēng)險(xiǎn)推演與解決方案
——風(fēng)險(xiǎn)：模型失效、反饋延遲、路徑依賴、倫理公平、風(fēng)險(xiǎn)熱力圖等
——解決方案：參數(shù)優(yōu)化器、自適應(yīng)校準(zhǔn)機(jī)制、熔斷機(jī)制等
4.企業(yè)AI戰(zhàn)略與實(shí)施中的常見誤區(qū)
——盲目追求、預(yù)期過度、技術(shù)復(fù)雜度與業(yè)務(wù)價(jià)值倒掛、數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量陷阱、與場(chǎng)景和業(yè)務(wù)脫節(jié)、AI欺詐、組織慣性、文化建設(shè)缺位等
優(yōu)秀案例討論與解析

第四講：課程總結(jié)、成果交付與作業(yè)

人工智能戰(zhàn)略課程