课程背景
一、数智化转型的紧迫性。
数智化转型已成为公司在竞争激烈的市场中生存和持续演进的要害。以下是数智化转型迫在眉睫的几个方面：
全球市场变化：
持续变化的全球市场要求公司更为敏捷和适应性。数智化转型为公司提供了更迅速、实时的决策支持，支援它们更好地化解市场波动。
消费者期望的拉升：
消费者对货品和服务的期望持续拉升，追求更迅速、个性化的体验。数智化转型允许公司更好地弄懂买方诉求，提供个性化服务，并创造更有价值的买方体验。
技艺日新月异：
随着技艺的飞速演进，公司需要持续更新自身的技艺基础设施，以保持和领 先。数智化转型使公司能够更好地利用新技艺，保持竞争优势。
业务模式的迅速演变：
具备颠覆性技艺的出现，如机器智能、区块链等等，正迅速改变传统业务模式。公司需要借助数智化转型，重新思索和调整自身的业务模式，以适应这一变革。。
二、
AI作为数智化转型引擎。
机器智能在数智化转型中担当着要害的定位，其核心在于智能化的资料拆解和自动化决策。以下是
AI在数智化转型中的具体作用：
智能资料拆解：
AI技艺能够处理庞大的资料集，识别模式和趋势，为公司提供更纵深的洞察。借助对资料的智能拆解，公司能够更好地弄懂市场和买方行为。
自动化决策：
基于机器研习的算法使得公司能够达成自动化的决策流程。从生产规划到市场营销，
AI的自动化决策拉升了效率，减少了人为错误。
预测性拆解：
AI技艺能够借助研习历史资料来预测未来趋势。这使得公司能够更好地规划和调整方略，更灵活地化解市场变化。
智能买方体验：
引入
AI技艺改进买方体验，从个性化推荐到虚拟助手，拉升了买方和公司之间的交流和满意度。
三、业务模式的重新思索。
数智化转型不只是技艺的升级，更是对业务模式的周全重新思索。以下是数智化转型中业务模式调整的要害方面：
革新货品和服务：
基于
AI技艺的革新，公司能够开发全新的货品和服务。例如，智能家居、智能医疗等等领域的货品，借助数智化转型达成了业务模式的革新。
数智化交付渠道：
数智化转型使公司能够借助在线渠道更直接地和买方交流。电子商务、社交媒体等等数字渠道的充分利用，使得公司能够更灵活地销售货品和服务。
平台化业务：
借助构筑数字平台，公司能够更好地整合各种资源，达成业务生态的建设。数字平台为公司提供了更广泛的业务拓展机会。
携手和共享经济：
数智化转型鼓励公司采取更开放、协同的方式，和携手伙伴共享资源和资讯，促成共享经济模式的演进。
四、组织信念和本领的挑战
。
数智化转型不仅需要技艺升级，更需要组织信念和员工本领的适应。以下是在数智化转型中组织信念和本领方面的挑战：
信念的变革：
公司需要促成信念的变革，鼓励革新和灵活性。数智化转型要求员工更为开放、接受变化，以适应迅速演进的数智化环境。
数智化领导力：
领导层需要具备数智化领导力，能够领会和带出数智化转型。数智化领导力包括对技艺的领会、方略的拟定，以及激励队伍化解数智化挑战的本领。
员工培训和演进：
公司需要投入更多资源开展员工培训，支援他们掌握新的数字技艺和抓手。练就员工的数智化本领是数智化转型成功的要害保障。
跨职能协同：
数智化转型要求不同职能之间更紧密的协同。跨职能队伍的建设和协同事务是确保数智化转型顺利开展的要害
。
课程收益
1.
借助研习本课，您将掌握机器智能领域的基本理论、办法和技艺；
2.
课程将支援您更好的利用机器智能的技艺和思路，拉升事务的效率或者运用
AI来拉升事务的性能；
3.
借助实际实例和最 佳实践的分享，您将会提出革新性的解题打法，也会练就我们成为未来科技革新的领 导者和推荐者；
4.
借助研习课程，我们的领导力，交流本领，都会拉升，让我
AI作为我们的有力的助手，帮我们持续地拉升自我，做出自我价值。
课程大纲
（
说明
：
可选章节根据课程时长以及参训者已经掌握程度自定义选项培训
）
第
1
讲
机器智能基础概念
1.1
机器智能简介
1
.1.1
机器智能的定义和范畴
1
.1.2
机器智能在现实生活中的运用情境
1.2
机器智能的历史和演进
1
.2.1
机器智能的演进历程和里程碑经过
1
.2.2
早期符号主义到现代深度研习的技艺演进
1.3
机器智能的主要分支和技艺趋势
1
.3.1
机器研习、深度研习、强化研习等等机器智能分支的引见
1
.3.2
机器智能技艺的演进趋势和未来展望
第
2
讲
机器研习基础
2.1
机器研习概述和基本概念
2
.1.1
机器研习的定义和分类
2.1.2
督导研习、非督导研习、强化研习等等基本概念解释
2.2
督导研习和非督导研习
2
.2.1
线性回归、推演回归、决策树等等督导研习算法原理和运用
2
.2.2
K
均值聚类、主成分拆解等等非督导研习算法原理和运用
2.3
机器研习算法引见和运用实例
2
.3.1
支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等等常用机器研习算法引见和实践运用
第
3
讲
深度研习原理和运用
3.1
神经网络基础和事务原理
3
.1.1
人工神经元的结构和事务原理
3
.1.2
前馈神经网络，循环神经网络、卷积神经网络等等深度研习模型引见
3.2
深度研习轮廓和常用抓手引见
3
.2.1
TensorFlow
、
PyTorch
等等深度研习轮廓的特点和采用办法
3
.2.2
Keras
、
MXNet
等等常用深度研习抓手的引见和比较
3.3
深度研习在图像识别、自然语言处理等等领域的运用实例
3
.3.1
图像分类、标的检测、语义分割等等图像识别差事实践实例
3
.3.2
文本分类、文本生成、情感拆解等等自然语言处理差事实践实例
第
4
讲
强化研习基础
4.1
强化研习概述和基本概念
4
.1.1
强化研习的基本原理和主要组成部分
4
.1.2
奖励信号、状态空间、动作空间等等概念解释
4.2
强化研习算法和运用情境
4
.2.1
Q-study
、
Deep Q Network (DQN)
、打法梯度等等强化研习算法引见和运用
4
.2.2
游戏、智能将控、金融交易等等领域的强化研习运用实例
4.
3
强化研习在游戏、智能将控等等领域的运用实例
4
.3.1
AlphaGo
，
OpenAI Gym
等等强化研习在游戏领域的运用实例
4
.3.2
智能将控、自动驾驶等等领域的强化研习运用实例
第
5
讲
Python
编程和资料科学抓手
5.1 Python
编程基础和高级招数
5
.1.1
Python
语言基础语法、资料类型和将控流程
5
.1.2
面向对象编程、异常处理、函数式编程等等高级编程招数
5.2 Python
在资料科学和机器智能领域的运用抓手引见
5
.2.1
Jupyter Notebook
，
Anaconda
等等
Python
资料科学环境的搭建和采用
5
.2.2
Python
在资料拆解、资料可视化、机器研习等等领域的运用抓手引见
5.
3
Python
资料科学库的采用
5
.3.1
NumPy
、
Pandas
，
Matplotlib
、
Seaborn
等等
Python
资料科学库的基本用法和实践实例
第
6
讲
计算机视觉
6.1 Scikit-learn
机器研习库的采用
6
.1.1
Scikit-learn
库的基本功能和常用机器研习算法的达成办法
6
.1.2
在真实资料集上的机器研习差事实践和调优招数
6.2 TensorFlow
深度研习轮廓的入门和实践
6
.2.1
TensorFlow
轮廓的基本概念和架构引见
6
.2.2
采用
TensorFlow
构筑、训练和评核深度研习模型的实践实例
6.
3
PyTorch
深度研习轮廓的采用和精进招数
6
.3.1
PyTorch
轮廓的特点和优势引见
6
.3.2
采用
PyTorch
开展深度研习模型的搭建、训练和调优的实践实例
第
7
讲
机器智能运用和项目实践
7
.1
医疗保健领域的机器智能运用和实践
7.1.1
医学影像拆解、疾病诊断、健康管控等等领域的机器智能运用实例
7.1.2
在真实医疗资料上的机器智能项目实践和运用成效评核
7
.2
金融领域的机器智能运用和实践
7.2.1
金融风控、信用评核、投资打法等等领域的机器智能运用实例
7.2.2
在金融资料集上的机器智能项目实践和成效评核
7
.
3
自然语言处理和计算机视觉领域的机器智能运用和实践
7.3.1
文本分类、情感拆解、命名实体识别等等自然语言处理差事的实践实例
7.3.2
图像分类、标的检测、图像生成等等计算机视觉差事的实践实例
第
8
讲
机器智能项目开发流程
8
.1
项目诉求拆解和定义
8.1.1
领会项目来由和标的
8.1.2
确定项目诉求和功能规格
8
.
2
资料收集和预处理
8.2.1
资料来源和获取方式
8.2.2
资料清洗、特征选项和特征工程
8
.
3
模型规划和训练
8.3.1
选项合适的模型架构和算法
8.3.2
模型训练和调参精进
8
.
4
模型评核和部署
8.4.1
评核模型性能和成效
8.4.2
模型部署和实际运用
第
9
讲
典型机器智能实例拆解
9
.1
图像识别和分类实例拆解
9.1.1
采用深度研习模型开展图像分类和识别的实例拆解
9.1.2
图像资料集选项和预处理招数
9
.
2
文本生成和情感拆解实例拆解
9.2.1
采用自然语言处理技艺开展文本生成和情感拆解的实例拆解
9.2.2
文本资料预处理和情感拆解模型规划
9
.
3
强化研习在游戏领域的运用实例拆解
9.3.1
强化研习在游戏智能领域的运用实例拆解
9.3.2
游戏环境建模和智能体训练招数
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
本课适合公司的中层以及以上管人者、储备干部以及技艺主力、以数智化转型一把手（董事长/CEO/总裁/CDO）带领中高层集体研习为佳。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。