【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**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！

【课程收益】

Ø 理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路

Ø 掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来

Ø 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

Ø 手把手带你用“6步落地法”，找到**合适企业转型突破口并形成方案

Ø 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

Ø 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

【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。

【课程对象】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干。

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、怎样用一套逻辑梳理所有数字化技术

1、数字化转型是什么

Ø 企业中的流程与人类的神经

Ø 企业中的信息与人类的神经信号

Ø 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

Ø 感知：获取原始数据

Ø 认知：抽取关键信息

Ø 推理决策：形成计划

Ø 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

Ø 基础设施：解除计算机的能力封印

Ø 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”

Ø 信息化：固化流程/信息流转/数据积累

Ø 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

Ø Digitization：无纸化

Ø Digitalization：高效化

Ø Digital transformation：无人化

Ø 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大底层套路是什么

1、人工智能的2大底层原理

Ø 逻辑固化：师傅“教”徒弟

Ø 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

Ø Dot & Line：知识图谱

Ø X-Ypairs：知识抽取

Ø X1-X2 pairs：推荐匹配

Ø Y→X：生成万物

Ø Y only：超越人类

Ø 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

Ø 价值驱动 or 数据驱动

Ø 机器学习 ≠ 江湖算命

Ø 数据模型 VS 机理模型

Ø 大数据   ∪ 深度学习

Ø 行业专家 ||  客观事实

Ø 行政可行 ≈  **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、文科生如何1秒上手，掌握编程思维

1、基础准备

Ø 游戏式编程环境介绍

Ø 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

Ø 编程：人类与计算机的沟通手段

Ø 编程思维：师傅“教”徒弟的思维

Ø 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

Ø 变量：数字世界的万能盒子

Ø 函数：数字世界的万能机器

Ø 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

Ø 循环：重复劳动的终结者

Ø 判断：师傅能教好徒弟的关键

Ø 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

Ø Epic→task：系统需求开发背后的编程思维

Ø 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。

四、如何利用有趣实例，快速掌握数据思维

1、背景介绍

Ø 如何预测男生是否会受女生欢迎

Ø 数据炒菜论：如何用AI分析大数据

2、数据准备

Ø 如何用Python爬取数据

Ø 动手将excel导入编程环境

Ø 利用Python快速处理excel文件

3、数据分析

Ø 利用Python快速观察数据分析

Ø 利用Python对数据进行统计学分析

4、模型训练

Ø 员工：负责干活的AI模型

Ø 老板：负责挑错的AI工具

Ø 经理：负责指路的AI算法

Ø 动手训练自己首个AI模型

小互动：请三名学员，**小游戏现场模拟AI学习过程

5、结果可视化

Ø 利用Python绘制简单的散点/折现/柱状图

Ø 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

Ø 用数据思维换个角度看世界

Ø 解封你未曾意识到的“资源”

Ø 解封你未曾意识到的“力量”

五、如何在3小时内，找到智改数转突破口并形成方案

1、以价值为导向的头脑风暴

Ø 痛点问题罗列

Ø 痛点问题排序

2、X方向的可行性收敛

Ø 成因分析

Ø 关联性分析

Ø 样本质量分析

3、Y方向的可行性收敛

Ø 标签客观性

Ø 标签经济性

4、行政可行性收敛

Ø 横向行政跨越

Ø 纵向行政跨越

5、方案展示及讨论

Ø 专业可行性提升

Ø 行业可行性提升

授课方式：分组对抗闯关式推进，将方案形成过程拆解为若干“关卡”，授课老师会为每组提供1V1微资讯，方案展示时每组均需要面对来自其他组行业专家的“挑战”。每组分数由其他组互评给出。