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數字制造新引擎學習

課程簡介
什么是人工智能？
ChatGPT為什么這么火？它將帶來什么革命性的影響？
人工智能的本源是什么？為什么我們今天處于人工智能時代？
人工智能將如何實現商業化落地？
企業該如何應用人工智能技術實現跨越式發展？
人工智能在數字制造領域將有哪些應用場景？
數字制造如何成為創新式的新引擎？
尹(yin)智(zhi)老師(shi)帶(dai)你進入人工智(zhi)能的世界(jie)。

作為人(ren)工智能(neng)獨角獸商湯科(ke)技的(de)元宇宙首席架(jia)構師，尹智老(lao)師專注在人(ren)工智能(neng)戰略規(gui)劃、元宇宙產業規(gui)劃及(ji)落地(di)(di)，數字化客戶體(ti)驗(yan)， 以及(ji)AI及(ji)大數據驅動的(de)新形(xing)態ICT架(jia)構規(gui)劃和(he)咨詢(xun)落地(di)(di)，有(you)豐富的(de)*咨詢(xun)公司(si)的(de)顧問(wen)經(jing)驗(yan)。

在數(shu)(shu)字經濟中(zhong)，數(shu)(shu)據是新的(de)生(sheng)產要素，算力(li)是新的(de)生(sheng)產力(li)，而人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)作為(wei)算法是一種新的(de)生(sheng)產工(gong)(gong)(gong)具，我們(men)每個行(xing)業(ye)都需(xu)要認識(shi)人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)，了解(jie)人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)在制造(zao)(zao)領域的(de)合理應用及如何實現人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)商業(ye)落(luo)地(di)，幫助(zhu)制造(zao)(zao)企(qi)業(ye)成功轉型(xing)。隨(sui)著二十(shi)大(da)提出(chu)中(zhong)國式(shi)現代(dai)化，以互聯網、人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)、大(da)數(shu)(shu)據等"新基建"技術為(wei)代(dai)表的(de)數(shu)(shu)字科(ke)技飛速發展的(de)背景下，各行(xing)各業(ye)都將人工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)為(wei)代(dai)表的(de)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)科(ke)技作為(wei)企(qi)業(ye)未來(lai)發展的(de)核心戰略，持(chi)續加(jia)(jia)碼智(zhi)能(neng)(neng)(neng)科(ke)技的(de)布局，旨在借(jie)助(zhu)先進的(de)高科(ke)技手段，提升生(sheng)產效率(lv)，降(jiang)低運營成本(ben)，賦(fu)能(neng)(neng)(neng)業(ye)務模式(shi)創(chuang)新，通過(guo)加(jia)(jia)快科(ke)技化轉型(xing)提高企(qi)業(ye)核心競爭能(neng)(neng)(neng)力(li)。

課程大綱：
《人工智能：數字制造新引擎》
導論：從AlphaGo到ChatGPT
模塊一：人工智能--一切從數據開始
1、數字化，我們在講什么？
2、人類文明與數據記錄
3、 大數據時代來臨：從摩爾定律看大數據變化
4、新生產要素：驅動未來機器的“石油”和“電”
5、新制造模式：基于邏輯代碼和基于數據的模型
6、 數據安全：雙刃劍(jian)

模塊二：從數據到人工智能
7、 數字化、數據化和智能化
8、 科技進化史：人工智能的源起
9、 三起兩落：人工智能發展史（為什么我們處于第三次浪潮之巔）
10、人工智能發展的核心四要素和幾大支柱
11、人工智能的基礎概念
12、   從分析式AI到生成式AI
13、   ChatGPT和(he)AI大模型的源起

模塊三：人工智能：數字化轉型新引擎
14、人工智能商業化落地的挑戰
15、人工智能大模型時代的新范式
16、數字化轉型中AI的通用應用領域和潛力
17、中國制造2025，工業4.0和*智能制造
18、    AI賦能的制造業的數字化轉型(xing)核心科技

模塊四：人工智能在制造領域的應用
19、視覺智能賦能的工業質檢
20、工業數字孿生：從事后分析，事中監控，到事前模擬優化
21、AR/VR賦能的巡檢和培訓
22、工業互聯網：從IOT到AIOT
23、機器學習驅動的生產過程的模型化優化
24、倉儲物流的AI應用
25、   制造業“大腦”：基于通用大模型的制造業定制模型
26、思(si)考和小結

數字制造新引擎學習