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數智化動手訓練營--12小時體驗數智化轉型全程

【課程編號】:MKT055999

【課程名稱】:

數智化動手訓練營--12小時體驗數智化轉型全程

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:精益生產培訓

【時間安排】:2025年06月27日 到 2025年06月28日5180元/人

2024年07月12日 到 2024年07月13日5180元/人

2023年07月28日 到 2023年07月29日5180元/人

【授課城市】:廣州

【課程說明】:如有需求,我們可以提供數智化動手訓練營--12小時體驗數智化轉型全程相關內訓

【其它城市安排】:長沙 武漢 上海 深圳

【課程關鍵字】:廣州數智化培訓

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課程背景:

數字化轉型與智能化改造的概念雖然一直被熱炒,卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數字化”和“人工智能”這樣的名詞,但卻很少有人能夠具象清晰地把這些名詞解釋清楚。

想要梳理清楚紛繁復雜的數智化轉型技術并找到關鍵點?

想要了解您所在行業的數智化轉型案例以及背后的經驗教訓?

企業有意嘗試數智化轉型,但立項時卻無從下手,難以形成具體方案?

企業已經立項的數智化項目,總是半途而廢或者草草收場,卻找不到原因?

公司業務部門和IT/算法部門的同時溝通存在障礙,導致數智化項目推進緩慢?

所有答案將在課上揭曉!

課程目標:

理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來

了解您所在行業的數智化轉型案例,以及背后的經驗與教訓

手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適企業轉型突破口并形成方案

游戲式編碼平臺,1秒上手掌握編程思維,讓數智化項目推進更順暢

有趣的互動實例,3小時掌握數據思維,解封你未曾意識到的資源和力量

課程對象:

規上企業(規模達到一定程度)的高層、中層以及業務骨干。

課程大綱:

一、數字化的頂層邏輯

1、數字化轉型是什么

企業中的流程與人類的神經

企業中的信息與人類的神經信號

數字化:在數字世界中幫助企業構造神經系統

2、數字化頂層思維框架

感知:獲取原始數據

認知:抽取關鍵信息

推理決策:形成計劃

反饋動作:實施計劃

小互動:如果你在跟心儀的女神約會……

3、我們應該關注哪些數字化技術

基礎設施:解除計算機的能力封印

數據應用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

4、什么是“企業經脈”和“AI針灸”

信息化:固化流程/信息流轉/數據積累

人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

5、數字化轉型有哪三個必經階段

Digitization:無紙化

Digitalization:高效化

Digital transformation:無人化

每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

案例:HR績效智能評估系統

二、人工智能的2大底層原理和5大底層套路

1、人工智能的2大底層原理

邏輯固化:師傅“教”徒弟

知識抽取:師傅“帶”徒弟

案例:預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的5大底層套路

Dot & Line:知識圖譜

X-Ypairs:知識抽取

X1-X2 pairs:推薦匹配

Y→X:生成萬物

Y only:超越人類

人工智能發展的終點

案例:聯通智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機

3、人工智能的6步落地法

價值驅動 or 數據驅動

機器學習 ≠ 江湖算命

數據模型 VS 機理模型

大數據 ∪ 深度學習

行業專家 || 客觀事實

行政可行 ≈ 最大門檻

案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,關鍵部件壽命預測,黑色素瘤智能診斷,滴滴/百度自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

三、數智化時代企業降本增效方法盤點

1、工業數智化技術回顧

精益生產:智能制造之道

發展階段總述:點→線→面→點

工業自動化:如何控制好單點設備

工業信息化:如何管理好整條產線

工業互聯網:如何將各個條線串聯成面

智慧工廠:回歸價值點的多維突破

案例:三一重工燈塔工廠

2、工業企業提質增效方法

利用精益模型發現問題

利用精益工具再造流程

利用信息化技術落地流程

利用自動化技術完成數采

利用AI技術產生質變

案例:一汽集團數智化改造案例

3、數智化提質增效建議

數智化轉型成敗不在技術而在流程/機構再造

信息化技術的性價比較高

墨菲定律:各類問題的根源是人。數智化終局是無人化

人工智能是數智化轉型的決勝技術

目前企業數智化轉型最大的阻礙是缺少交叉人才

案例:中國航天質量管理

四、文科生如何1秒上手,掌握編程思維

1、基礎準備

游戲式編程環境介紹

與現有的智能體互動

案例:揚言要毀滅人類的智能體“索菲亞”

2、什么是編程思維

編程:人類與計算機的溝通手段

編程思維:師傅“教”徒弟的思維

編程思維進階:利用“流程”,“量化”解決問題的思維

3、函數&變量:數字世界中的量化根基

變量:數字世界的萬能盒子

函數:數字世界的萬能機器

利用Python編寫自己的首個變量和函數

4、循環&判斷:數字世界中的流程核心

循環:重復勞動的終結者

判斷:師傅能教好徒弟的關鍵

動手利用所學知識改造“索菲亞”

5、編程思維在工作中的運用

Epic→task:系統需求開發背后的編程思維

如何利用編程思維,打破與IT人員的溝通屏障

授課方式:依托自研的游戲式編程平臺展開,用戶需要完成一個又一個小任務來獲取分數,學習知識。

五、如何利用有趣實例,快速掌握數據思維

1、背景介紹

如何預測男生是否會受女生歡迎

數據炒菜論:如何用AI分析大數據

2、數據準備

如何用Python爬取數據

動手將excel導入編程環境

利用Python快速處理excel文件

3、數據分析

利用Python快速觀察數據分析

利用Python對數據進行統計學分析

4、模型訓練

員工:負責干活的AI模型

老板:負責挑錯的AI工具

經理:負責指路的AI算法

動手訓練自己首個AI模型

小互動:請三名學員,通過小游戲現場模擬AI學習過程

5、結果可視化

利用Python繪制簡單的散點/折現/柱狀圖

Python可視化進階展示-如何制作負責可視化系統

授課方式:依托自研的游戲式編程平臺展開,用戶需要完成一個又一個小任務來獲取分數,學習知識。

6、總結

用數據思維換個角度看世界

解封你未曾意識到的“資源”

解封你未曾意識到的“力量”

六、運用數智化思維,研討質量提升新方案

1、工作坊流程串講:先發散再收斂

2、以價值為導向的頭腦風暴

痛點問題羅列

痛點問題排序

3、數據準備階段的可行性收斂

數字化項目機理分析

數字化項目數據關聯性分析

數字化項目數據質量分析

4、數據使用階段的可行性收斂

誰可以成為AI的“師傅”

我們能否請得起這個“師傅”

5、行政可行性收斂

橫向行政跨越分析

縱向行政跨越分析

6、方案展示及討論

專業可行性提升

行業可行性提升

授課方式:分組對抗闖關式推進,將方案形成過程拆解為若干“關卡”,授課老師會為每組提供1V1微資訊,方案展示時每組均需要面對來自其他組行業專家的“挑戰”。每組分數由其他組互評給出。

王老師

教育及資格認證:

工業、金融數字化、智能化實戰專家

現任圖靈人工智能研究院-產業講師(圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創辦)

曾任航天系統某頭部公司-數字化總監

清華大學自動化系碩士

清華數據院數據派研究部部長

南京大學校外AI專家講師

百度技術培訓中心AI講師

擅長領域:工業/制造數字化/智能化轉型,健康醫療數字化/智能化轉型,金融數字化/智能化轉型

講師經歷及專長:

王明哲老師擁有大型央企高管工作經歷,目前是清華最頂尖的新研機構“圖靈院“(圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎)唯一的產業人才培養講師。憑借十余年豐富的數智化落地實戰經驗(含工業/制造、醫療以及金融等行業),結合清華在校學習科研期間掌握的專業知識,已經幫助多個頂尖的企業/機構完成了數智化落地嘗試。另外,王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經歷。

在航天系統供職時參與過嫦娥三號、嫦娥五號、神舟十二號飛船、暗物質探測衛星、天舟貨運飛船等國家重大型號的研制工作,對制造業的質量管理數字化、產品全生命周期數字化管控、軟件全生命周期數字化管控、智能化生產等業務有深入的理解。

主推的數字質量管理平臺,使產品質量問題率下降20%;研發/測試數字化平臺,使研發效率提升約30%。相關平臺每年可為使用企業節省成本數百萬甚至上千萬元。上述平臺和相關技術甚至已經輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業中。

參與過行業/國家數字化相關標準的編寫,牽頭過國家數字化相關重大課題的申請,作為主要負責人承擔過省部級數字化類科研課題。

曾在清華校內開設的“AI快速入門“課程,累積吸引了線上線下近萬人參與,線下場地爆滿,線上學員遍布全國34個省。

曾參與三一集團“鑄將計劃“(全集團近兩千名中層以上領導輪訓),負責數智化實戰相關內容,能夠讓0基礎的文科背景領導(如總裁辦主任)快速學會編程并掌握數據思維,在每次課后的匿名滿意度評價中一直保持著0差評。

王老師依托清華數據科學研究院(2017-2019年為清華數據院核心技術骨干),以及圖靈人工智能研究院的產業/學術資源,在5年內積累了各行業超百個真實數智化轉型項目案例。在實戰中總結的“AI-6步落地法“已經在多個頂尖企業/機構中完成反復驗證。未來三年,立志在圖靈院的資源體系下,培養超過5000名既懂AI知識又懂業務邏輯的”管理型AI+“人才,讓人工智能技術深入賦能。

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