課程詳情
課程詳情
【課程背景】
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。作為計算機科學(xué)的一個(gè)分支，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是對人的意識、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。近年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習模式的迅速崛起，人工智能迎來(lái)了一波輝煌的發(fā)展，并向各領(lǐng)域快速擴散，同時(shí)也帶來(lái)了機器智能是否會(huì )帶來(lái)人類(lèi)失業(yè)，超越人類(lèi)甚至毀滅人類(lèi)的全球性恐慌與大討論。
本課程通過(guò)講師講解、案例分析、小組討論、學(xué)員練習等授課方式，從幾部影視作品開(kāi)始，帶著(zhù)你展開(kāi)AI之旅，了解AI的前世今生來(lái)龍去脈，給你帶來(lái)全面的對人工智能的思考和解讀，讓你在領(lǐng)略機器和算法之美的同時(shí)，避免無(wú)謂的恐慌并逐漸學(xué)會(huì )與人工智能共舞，讓人工智能成為人類(lèi)的助力，并通過(guò)率先應用人工智能獲得企業(yè)的競爭優(yōu)勢。
主課程分為“道篇”（全面把握AI戰略的心法）與“德篇”（關(guān)鍵領(lǐng)域應用的技法），通過(guò)理論和案例分析的結合，力圖做到對AI知識體系的完整把握，和對實(shí)際應用的知行合一。
【課程特點(diǎn)】
授課形式：體系講解+經(jīng)典案例分析+業(yè)務(wù)結合討論+互動(dòng)答疑
系統梳理AI發(fā)展脈絡(luò )并展望AI應用前景（了解歷史才能預測未來(lái)），突出理論特點(diǎn)，注重知識理解、案例分析與實(shí)戰體驗，其中體系講解45%，經(jīng)典案例分析35%，業(yè)務(wù)結合討論15%，互動(dòng)答疑5%。
【課程收益】
1.掌握了解AI的發(fā)展歷程，以及當今AI的發(fā)展趨勢和脈絡(luò )。
2.把握AI與人類(lèi)智能的區別，以及二者的結合點(diǎn)。
3.建立算法思維，系統化培養“機器商”。
4.破除對AI的恐懼，讓AI成為企業(yè)發(fā)展助力。
5.了解如何入手處理AI與自有業(yè)務(wù)的結合，做到“人機共舞”。
【課程模式】
1.中文教學(xué)、面授、多媒體講解
2.分組討論
3.課堂練習、互動(dòng)式答疑
【受眾對象】
1.企業(yè)高管，希望了解如何將AI應用于自身業(yè)務(wù)的管理人員。
2.產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理、研發(fā)團隊、運營(yíng)團隊，思考如何將AI與產(chǎn)品做有機結合的業(yè)務(wù)團隊。
3.對AI、機器人和前沿科技懷有濃厚興趣者。
【時(shí)間安排】
系統學(xué)習1-2天（6-12小時(shí)）
【課程過(guò)程中的實(shí)戰演練】
1.實(shí)戰訓練：業(yè)務(wù)分析，AI產(chǎn)品經(jīng)理的十字型人才成長(cháng)之路
2.實(shí)戰訓練：如何做數據驅動(dòng)型的決策
課程大綱
課程大綱
第一單元 前導--從幾部電影講起
1.傳奇的阿蘭圖靈
2.斯皮爾伯格對AI情感的探討
3.天網(wǎng)：《終結者》帶來(lái)的AI恐慌
第二單元 AI綜述（道篇）
1.人工智能的定義
機器對人腦的模仿游戲—圖靈測試
智能的內涵與外延
AI與人類(lèi)智能的區別
2.發(fā)展歷史
黃金年代和低谷
深度學(xué)習的高潮—風(fēng)起云涌的類(lèi)腦研究
3.展望未來(lái)
AI-aas（AI as a service）與openAI：水電煤一樣的基礎設施
吳恩達的火箭理論
價(jià)值千億美金的公式
“意會(huì )”的AI：場(chǎng)景、上下文、強人工智能
4.深度學(xué)習
AlphaGo與深藍的根本區別
算法
大數據
需求
5.行業(yè)應用
推薦算法、圖像識別、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言
應用領(lǐng)域：AR/VR/MR
6.AI恐慌
《未來(lái)簡(jiǎn)史》、《終結者》：取代人類(lèi)
阿西莫夫的機器人三定律
情感計算
自動(dòng)駕駛的“電車(chē)悖論”
機器人的高度擬人化：恐怖谷理論、Hanson Robotics的蘇菲亞和愛(ài)因斯坦
AI的價(jià)值觀(guān)和倫理
7.道篇小結：關(guān)于A(yíng)I的幾個(gè)深度思考
第三單元 典型應用（德篇）
1.圖像識別
圖像識別原理
GPU云
2.語(yǔ)音與自然語(yǔ)言
語(yǔ)音識別原理
語(yǔ)義識別
自然語(yǔ)言交互
3.推薦算法
協(xié)同過(guò)濾算法（CF）
奇異矩陣分解（SVD）
標簽匹配
算法混合
4.其他應用
5.德篇小結
第四單元 人機共舞--業(yè)務(wù)結合
1.分組討論
2.總結討論
課程總結
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