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AI數(shù)字化課程

課程收益：
通過學(xué)習(xí)人工智能的前世今生，深刻理解AI的技術(shù)邏輯；結(jié)合對(duì)國產(chǎn)AI先鋒Deepseek的剖析，幫助企業(yè)開拓思路、積極探索AI智能體的更多應(yīng)用；初步掌握AI的技術(shù)基礎(chǔ)包括數(shù)據(jù)與核心算法；能結(jié)合制造業(yè)實(shí)際，主動(dòng)探索AI的不同應(yīng)用范式；在AI涌動(dòng)的大潮中客觀、理性、主動(dòng)地認(rèn)知AI的發(fā)展。

參訓(xùn)對(duì)象：
企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)、供應(yīng)鏈管理、行政管理、生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、質(zhì)量管理、信息化系統(tǒng)等相關(guān)部門及企業(yè)數(shù)字化建設(shè)團(tuán)隊(duì)和所有關(guān)注AI發(fā)展的個(gè)人。

授課形式：
知識(shí)講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動(dòng)交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。

課程大綱：
（第一天）
1.人工智能的前世今生和以Deepseek為代表的AI大模型
AI萌芽：馮諾依曼計(jì)算機(jī)與圖靈測試
AI認(rèn)知：人工智能的定義與主流學(xué)派
案例介紹：從規(guī)則到統(tǒng)計(jì)——讓機(jī)器理解人類自然語言的曲折過程
“投喂數(shù)據(jù)”的背后邏輯：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與大語言模型LLM
當(dāng)前AI的典型產(chǎn)品ChatGPT和Deepseek的客觀比較
擴(kuò)散模型+Transformer通用人工智能的典型代表——SORA
看看Deepseek如何“理解”人類句子
Deepseek的三大技術(shù)特點(diǎn)（高性能、低成本、開源）
Deepseek橫空出世的意義：打破Scaling Laws和AI平權(quán)化
Deepseek的企業(yè)應(yīng)用價(jià)值（AI Agent）和R1模型的本地化部署方法
AI對(duì)制造業(yè)的賦能和影響不同于LLM對(duì)社會(huì)面的影響：數(shù)據(jù)和機(jī)理的護(hù)城河
2.理解AI必須掌握的深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
用數(shù)學(xué)的方法描述語言規(guī)律：統(tǒng)計(jì)語言模型簡介
用數(shù)學(xué)的方法描述多維空間：向量與線性代數(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)思想與AI的核心算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
機(jī)器學(xué)習(xí)的類別與算法演變
動(dòng)畫理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)機(jī)理（輸入層、隱藏層、輸出層）
課堂演示：基于MATLAB語句的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別訓(xùn)練和判別介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型（CNN、GAN、LSTM以及Transformer）簡介
大模型和AIGC簡介
大模型的機(jī)制（預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)）和類別
大模型的發(fā)展要素（算法、算力、數(shù)據(jù)）
當(dāng)前AIGC的主要應(yīng)用（文生XX及Deepseek基礎(chǔ)應(yīng)用）
3.基于AI的制造業(yè)典型應(yīng)用及創(chuàng)新
制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本架構(gòu)沒有變化
制造業(yè)AI應(yīng)用的前提及典型場景概述
典型場景之一：基于AI的機(jī)器視覺在制造業(yè)檢測與安全領(lǐng)域的應(yīng)用
機(jī)器視覺的應(yīng)用架構(gòu)和應(yīng)用流程
案例分享：AI在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用案例（熱軋帶鋼缺陷檢測與鋼包內(nèi)襯熔損識(shí)別）
案例分享：AI在電子行業(yè)組裝測試的應(yīng)用案例（物料識(shí)別與防呆作業(yè)）

（第二天）
典型應(yīng)用場景之二：基于國產(chǎn)AI急先鋒Deepseek大模型的應(yīng)用探索
充分了解Deepseek類大模型的四種典型應(yīng)用范式
充當(dāng)制造業(yè)多系統(tǒng)集成環(huán)境中的AI Agent地位
案例分享：車間生產(chǎn)計(jì)劃排程與APS算法（基于MATLAB程序的啟發(fā)式遺傳算法，染色體與適應(yīng)度函數(shù)）
應(yīng)用探索：自己動(dòng)手，用Deepseek打造自己的APS AI Agent（注塑車間為例）
典型應(yīng)用場景之三：基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備故障診斷與預(yù)知性維護(hù)
工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、典型算法與工業(yè)機(jī)理
應(yīng)用探索：如何解決設(shè)備故障數(shù)據(jù)有限以及故障機(jī)理未知等問題？
案例分享：風(fēng)電行業(yè)風(fēng)機(jī)減速箱預(yù)知性維護(hù)解決方案（數(shù)據(jù)采集、故障模式、AI算法以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)）
典型應(yīng)用場景之四：AI Agent 在新材料、產(chǎn)品開發(fā)、采購成本降低等業(yè)務(wù)的應(yīng)用探索
應(yīng)用探索：課堂分組討論
典型應(yīng)用場景之五：AI在供應(yīng)鏈需求預(yù)測中的應(yīng)用實(shí)踐
傳統(tǒng)供應(yīng)鏈特點(diǎn)及預(yù)測方法
案例分享：家電行業(yè)需求預(yù)測——基于 LSTM算法的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)
4.AI未來：最好的時(shí)代，最壞的時(shí)代
失去工作的社會(huì)——從工業(yè)革命開始的依舊沒有消化完的信息革命
幾個(gè)議題：數(shù)據(jù)安全、保護(hù)隱私、機(jī)器學(xué)習(xí)的解釋

講師簡介：李老師
上海交通大學(xué)弗勞恩霍夫科創(chuàng)中心高級(jí)顧問
上海交通大學(xué)*物流研究院特聘專家
2002年上海某大型合資通信企業(yè)供應(yīng)鏈主管
1999年上海貝爾有限公司項(xiàng)目經(jīng)理
1996年西安交通大學(xué) 工學(xué)碩士
具有多年制造業(yè)運(yùn)營管理、咨詢與培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，是國內(nèi)制造業(yè)智能制造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目資深專家。
針對(duì)國內(nèi)制造型企業(yè)的特點(diǎn)和智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢，結(jié)合在德國工業(yè)4.0研修及日本豐田汽車的交流成果，李老師提煉出日臻完整的智能制造咨詢體系和實(shí)施方法，包括針對(duì)制造型企業(yè)的數(shù)字化工廠系統(tǒng)規(guī)劃方法以及工廠智能物流規(guī)劃，曾服務(wù)于大型央企、國企等多家大中型咨詢及數(shù)字化項(xiàng)目，其企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)和咨詢輔導(dǎo)客戶數(shù)量超過100家，各期公開課學(xué)員人數(shù)累計(jì)超過10000人次，咨詢項(xiàng)目既有管理完善的外資企業(yè)，也有快速擴(kuò)張的民營企業(yè)。