數智化動手訓練營

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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 ≈ *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*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*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*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