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工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓(xùn)
當(dāng)前位置>工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓(xùn)
工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓(xùn)

學(xué)習(xí)費(fèi)用:25000/天

學(xué)習(xí)地點(diǎn):廣 州

開課時間:2025-03-26

學(xué)習(xí)方式:定制

工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓(xùn)
 
課程特色
 
從德國的工業(yè)4.0、美國的智能制造戰(zhàn)略到英國的高價值戰(zhàn)略,工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為主要工業(yè)國家搶占國際制造業(yè)的制高點(diǎn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動和戰(zhàn)略焦點(diǎn),意在推動制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化。通過流程集成、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字化等軟件技術(shù),采集工廠各階段的數(shù)據(jù),連接設(shè)備、整合供應(yīng)鏈上的各個環(huán)節(jié)各種資源,進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、制造、銷售,并實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析,因此云計算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能是工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的基礎(chǔ),成為工業(yè)革命亦變革的技術(shù)力量。
云計算是利用分布式系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)把超大規(guī)模規(guī)模服務(wù)器集群整合起來,為用戶提供靈活與快速的資源分配和任務(wù)調(diào)度能力。這里的超大規(guī)模、資源整合、靈活與快速都體現(xiàn)著云計算應(yīng)對工業(yè)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)爆炸所帶來的問題的能力。云計算最為核心的兩大技術(shù)就是虛擬化、云計算管理平臺,這兩大技術(shù)實現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理;并且通過云計算管理平臺為用戶提供虛擬機(jī)租賃服務(wù)等。
接下來的課程為大家呈現(xiàn)云計算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心技術(shù),為企業(yè)的IT戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。

 講師簡介
 
尹老師簡介:
多年從事大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能研發(fā)工作經(jīng)驗,資深軟件架構(gòu)師,數(shù)學(xué)博士,北航移動云計算碩士,Cloudera大數(shù)據(jù)認(rèn)證(圖1),項目管理師(PMP)認(rèn)證(圖2),移動云計算專家,職稱高級工程師,主要研究方向包括云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、移動開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營銷、電子商務(wù)、項目管理等;曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),IBM、華為等知名大型企業(yè),現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu),負(fù)責(zé)PaaS平臺、大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)。
IT從業(yè)近二十年,秉承理論與實踐相結(jié)合,在學(xué)習(xí)中實踐,在實踐中學(xué)習(xí),積累了豐富的理論與實踐經(jīng)驗,并且樂于將自己的經(jīng)驗分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦,發(fā)現(xiàn)并集成整合社會資源,為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價值,達(dá)到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國內(nèi)知名企業(yè)提供培訓(xùn)與咨詢,包含阿里集團(tuán)、華為、中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、中石油、中石化、中國電網(wǎng)、中國銀行、中國工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國際等。擁有大數(shù)據(jù)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計經(jīng)驗。曾主導(dǎo)過多個私有云、公有云建設(shè)項目,早些年也主導(dǎo)過ERP、CMS等軟件項目,積累了豐富的實踐經(jīng)驗,這些項目中包含多個數(shù)百萬、上千萬的大型項目。項目經(jīng)歷:貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目、廣東發(fā)展銀行電營、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項目、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算項目評審委員、中石油大數(shù)據(jù)挖掘項目,電商庫存預(yù)測大數(shù)據(jù)分析項目、大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個項目。
尹老師在工作中研究新技術(shù)、新框架、及時更新知識體系,并長期堅持編寫架構(gòu)核心代碼。在技術(shù)平臺方面,善于Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術(shù)平臺的應(yīng)用與運(yùn)維。深入理解Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等大數(shù)據(jù)技術(shù)和開源框架理論。對于云計算體系有深刻認(rèn)識,及獨(dú)到的見解,如OpenStack的技術(shù)架構(gòu)、安裝部署、運(yùn)維等。在移動云計算方面,善于設(shè)計與建設(shè)云計算體系;也善于移動云計算相關(guān)的咨詢與培訓(xùn)。在項目管理方面,善于使用敏捷項目管理方法,把客戶的需求變更作為常態(tài),作為軟件架構(gòu)設(shè)計的一部分,減少需求變更帶來的返工;善于捕捉、挖掘、分析客戶需求,為用戶提供滿意的產(chǎn)品。
在人工智能方面,尹老師潛心研究人工智能技術(shù)多年,從事大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能研發(fā)工作,積累了豐富的工作經(jīng)驗與實踐經(jīng)驗,并帶領(lǐng)公司技術(shù)團(tuán)隊將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境,為公司創(chuàng)造價值,為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。尹老師領(lǐng)導(dǎo)過的人工智能相關(guān)項目,包括智能語音識別、智能IVR、智能聊天機(jī)器人、智能精準(zhǔn)推薦、智能物流、智能化產(chǎn)業(yè)鏈管理等項目。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展以及各行業(yè)的深入應(yīng)用,尹老師將多年人工智能方面的工作經(jīng)驗積累,與多家知名企業(yè)合作,將人工智能技術(shù)應(yīng)用到多個行業(yè)、多個領(lǐng)域,包括金融行業(yè)、電信行業(yè)、能源行業(yè)等,積累了豐富的人工智能實踐經(jīng)驗。

圖1. 大數(shù)據(jù)行業(yè)公認(rèn)的Cloudera認(rèn)證

圖2. 含金量較高的PMP認(rèn)證
 
講師經(jīng)驗
1、 阿里巴巴集團(tuán)云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師
2、 華為云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師、特聘講師
3、 百度云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師及講師
4、 中國移動多省大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師
5、 中國移動多省Docker特聘講師
6、 中國聯(lián)通總部大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師
7、 中國電信多省大數(shù)據(jù)、云計算、虛擬化特約講師
8、 中國人民銀行大數(shù)據(jù)特聘講師
9、 中國工商銀行大數(shù)據(jù)講師
10、 中國銀聯(lián)大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘特聘講師
11、 中國農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)講師
12、 浦發(fā)銀行大數(shù)據(jù)講師
13、 花旗銀行大數(shù)據(jù)講師
14、 招商銀行大數(shù)據(jù)講師
15、 平安銀行大數(shù)據(jù)講師
16、 民生銀行云計算特聘講師
17、 中國航天三院大數(shù)據(jù)咨詢師
18、 中國石油大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師
19、 中國石化大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師
20、 中國電力科學(xué)研究院流計算特聘講師
21、 西安電信十所大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計講師
22、 RedHat(中國)大數(shù)據(jù)咨詢師
23、 中電28所大數(shù)據(jù)、容器技術(shù)特聘講師
24、 北京中電普華大數(shù)據(jù)特聘講師
25、 中國石油東方地球物理公司大數(shù)據(jù)咨詢師
26、 當(dāng)當(dāng)網(wǎng)云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師
27、 北航特聘企業(yè)特聘講師
28、 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
29、 對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
30、 桂林電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)特聘講師
31、 阿爾卡特-朗訊(Alcatel-Lucent)虛擬化與OpenStack培訓(xùn)特約講師
32、 中石油工程設(shè)計西南分公司云計算數(shù)據(jù)中心建設(shè)項目
33、 廣東發(fā)展信用卡精準(zhǔn)營銷項目
34、 廣東發(fā)展銀行電營、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項目
35、 電商庫存預(yù)測大數(shù)據(jù)分析項目
36、 中航國際大綜貿(mào)易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓(xùn)講師
37、 北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師
38、 北京立達(dá)資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
39、 曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等項目經(jīng)理
 
項目經(jīng)驗
1、 PaaS平臺首席架構(gòu)師
2、 貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目
3、 廣東發(fā)展信用卡智能精準(zhǔn)營銷項目
4、 廣東發(fā)展銀行電營、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項目
5、 中石油工程設(shè)計西南分公司云計算項目評審委員、培訓(xùn)講師
6、 中石油大數(shù)據(jù)挖掘項目,項目經(jīng)理
7、 電商庫存預(yù)測大數(shù)據(jù)分析項目
8、 智能物流、智能供應(yīng)鏈管理項目
9、 中航國際大綜貿(mào)易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓(xùn)講師
10、 北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師
11、 北京立達(dá)資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
12、 曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個項目的項目經(jīng)理
 
 
培訓(xùn)目標(biāo)
 
1、 使學(xué)員掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等基本概念與思想;
2、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等發(fā)展現(xiàn)狀與將來發(fā)展趨勢;
3、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等企業(yè)實施路線、戰(zhàn)略規(guī)劃;
 
培訓(xùn)對象
 
1、 對工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等感興趣的朋友;
2、 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等從業(yè)者;
3、 系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員;
4、 適合大型企業(yè)中高層管理人員;
 
培訓(xùn)方式
 
以課堂講解、演示、案例分析為主,輔以互動研討、現(xiàn)場答疑、學(xué)以致用。
 
 
課程安排
 
課程時間:2天
課程內(nèi)容:
 
 

時間內(nèi)容備注
第一天 
第1個主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造概述(介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的提出背景、發(fā)展趨勢)(120分鐘)
  1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景
  2. 工業(yè)發(fā)展瓶頸與問題:技術(shù)落后、產(chǎn)能過剩、缺乏高精技術(shù)、不能柔性化定制、市場變化快、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化
  3. 大數(shù)據(jù)的成熟與應(yīng)用趨勢
  4. 工業(yè)大數(shù)據(jù)輔助工業(yè)企業(yè)解決問題
  5. 工業(yè)大數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策、指導(dǎo)市場、指導(dǎo)研發(fā)、指導(dǎo)生產(chǎn)
  6. 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
  7. 工業(yè)與制造業(yè)的區(qū)別
  8. 制造業(yè)發(fā)展瓶頸與問題:靈活性差、柔性定制、高科技制造
  9. 制造業(yè)案例:富士康代工廠員工跳樓事件
  10. 低端生產(chǎn)制造、高端生產(chǎn)制造
  11. 手工制造、機(jī)械自動化制造、智能制造
  12. 人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用
  13. 智能制造解決制造業(yè)的問題
  14. 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造相結(jié)合
 
第2個主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)(工業(yè)大數(shù)據(jù))(120分鐘)
  1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)制造技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物
  2. 工業(yè)大數(shù)據(jù)提升企業(yè)頂級設(shè)計能力
  3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集、采集、整合、清洗、轉(zhuǎn)換
  4. 數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘、趨勢預(yù)測、戰(zhàn)略決策
  5. 產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)采集
  6. 原材料、生產(chǎn)過程、運(yùn)輸倉儲、使用過程
  7. 條形碼、二維碼、RFID、無線網(wǎng)絡(luò)
  8. 傳感器、嵌入式設(shè)備、SoC、無線網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)
  9. 案例剖析:移動、電信、聯(lián)通應(yīng)該走制定電信標(biāo)準(zhǔn)路線,自主可控
  10. 加大研發(fā)投入,中國已經(jīng)進(jìn)入高精尖的競爭
  11. 利用大數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā),如鋼材質(zhì)量
  12. 案例剖析:中國鋼材生產(chǎn)遼寧艦航空母艦甲板
  13. 案例剖析:遼寧艦航空母艦生銹事件
  14. 案例剖析:日本鋼材生產(chǎn),鋁焦煤
 
第3個主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)(深入剖析、系統(tǒng)論述工業(yè)大數(shù)據(jù))(60分鐘)
  1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景
  2. 物聯(lián)網(wǎng)
  3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念
  4. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征
  5. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用用途
  6. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識誤區(qū)
  7. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢分析
  8. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值剖析
  9. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)
  10. 工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)、云計算整合
  11. 工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵領(lǐng)域
  12. 工業(yè)大數(shù)據(jù)解決的核心問題
  13. 數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化
  14. 透明化工廠
  15. 柔性自動化生產(chǎn)線
  16. 產(chǎn)業(yè)鏈
  17. 整合產(chǎn)業(yè)鏈,高效低成本
  18. 消費(fèi)者參與創(chuàng)新,定制化,智能制造
  19. 核心產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo),產(chǎn)業(yè)鏈頂端企業(yè)為主導(dǎo)
  20. 如何架構(gòu)數(shù)字化工廠
  21. 工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場景
 
第4個主題: 智能制造剖析(深入剖析智能制造)(60分鐘)
  1. 案例剖析:C919航電系統(tǒng),發(fā)動機(jī),起落架,輪胎
  2. 案例剖析:埃及航空,獅航
  3. 數(shù)據(jù)挖掘分析平臺、人才團(tuán)隊、商務(wù)智能團(tuán)隊、權(quán)力人物
  4. 市場趨勢預(yù)測,庫存靈活調(diào)撥
  5. 良性循環(huán),即時感知市場需求、快速做出決策、設(shè)計新產(chǎn)品、快速投入市場、適應(yīng)市場的快速變化,停掉或者減少過剩產(chǎn)能
  6. 頂層設(shè)計+實驗
  7. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
 
 
 
時間內(nèi)容備注
第二天 
第5個主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術(shù)(介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術(shù))(90分鐘)
  1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)對通信技術(shù)的需求
  2. 通信技術(shù)發(fā)展歷史介紹
  3. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
  4. 傳感器技術(shù)
  5. 射頻技術(shù)
  6. 移動智能設(shè)備
  7. 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)
  8. 嵌入式系統(tǒng)技術(shù)
  9. 智能芯片
  10. 短距離無線通訊和無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
  11. 模擬/數(shù)字電路和傳感器設(shè)計基礎(chǔ)
  12. 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)微波射頻技術(shù)基礎(chǔ)
  13. 傳輸層技術(shù)(3G/4G/5G/GPRS/GSM/以太網(wǎng))
  14. 網(wǎng)關(guān)技術(shù)
  15. 高級射頻技術(shù)
 
第6個主題: 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及現(xiàn)狀(深入剖析大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及現(xiàn)狀,讓學(xué)員系統(tǒng)性的了解大數(shù)據(jù))(90分鐘)
1、 大數(shù)據(jù)興起的背景
2、 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史
3、 大數(shù)據(jù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
4、 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
5、 什么是大數(shù)據(jù)
6、 大數(shù)據(jù)的特征
7、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀
8、 去IOE
9、 大數(shù)據(jù)時代的思路
10、 思維變革
11、 大數(shù)據(jù)思維方式剖析
12、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用障礙分析
13、 企業(yè)大數(shù)據(jù)實施路線圖
14、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景分析
15、 大數(shù)據(jù)價值鏈體系介紹
16、 大數(shù)據(jù)優(yōu)勢
17、 大數(shù)據(jù)的核心技術(shù),海量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)計、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、領(lǐng)域知識、應(yīng)用創(chuàng)新
18、 大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)體系Hadoop、Spark、Storm
19、 大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)
20、 大數(shù)據(jù)分布式計算技術(shù)
21、 大數(shù)據(jù)分布式挖掘算法
22、 大數(shù)據(jù)規(guī)劃實施路線圖
23、 實例分享:如何做大數(shù)據(jù)才能成功?如何做是失敗的?
24、 大數(shù)據(jù)與云計算之間的關(guān)系剖析
25、 大數(shù)據(jù)與虛擬化之間的關(guān)系剖析
26、 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)商剖析
27、 大數(shù)據(jù)與成本投入的關(guān)系剖析
28、 大數(shù)據(jù)商業(yè)洞察案例
29、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例:馬云預(yù)測經(jīng)濟(jì)危機(jī)案例剖析
30、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例:京東倉儲選址及庫存預(yù)測
31、 大數(shù)據(jù)實施經(jīng)驗分享
32、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用案例:阿里大數(shù)據(jù)、Google大數(shù)據(jù)
33、 互動問答
 
第7個主題: 云計算技術(shù)(深入剖析云計算技術(shù)智能制造)(90分鐘)
  1. 云計算誕生的歷史背景概述
  2. 云計算的發(fā)展趨勢
  3. 云計算對企業(yè)的價值與意義
  4. 云計算概念
  5. 云計算的理念
  6. 云計算的角色
  7. 云計算特征
  8. 云數(shù)據(jù)中心建設(shè)
  9. 云計算實現(xiàn)的核心技術(shù)
  10. 云原生應(yīng)用技術(shù)
  11. 開源云管理平臺OpenStack介紹
  12. 國內(nèi)云計算供應(yīng)商剖析:阿里云、騰訊云、華為云
  13. 國外云計算供應(yīng)商剖析:亞馬遜、微軟、IBM、Google
 
第8個主題: 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件架構(gòu)技術(shù)(深入剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件技術(shù)架構(gòu))(90分鐘)
  1. 互聯(lián)網(wǎng)時代的軟件技術(shù)
  2. 互聯(lián)網(wǎng)時代的特征:短、平、快
  3. 單體架構(gòu)剖析
  4. 微服務(wù)架構(gòu)
  5. 大數(shù)據(jù)平臺
  6. Hadoop技術(shù)
  7. Spark技術(shù)
  8. 分布式架構(gòu)
  9. 敏捷項目管理
  10. DevOps思想
  11. 虛擬化技術(shù)
  12. 容器技術(shù)
  13. Docker技術(shù)
  14. Kubernetes容器管理平臺
 
 
第9個主題: 人工智能(AI)概述(介紹人工智能(AI)的基礎(chǔ)知識、概念、發(fā)展歷史以及將來趨勢)(90分鐘)
1、 案例研討:AlphaGo的基本原理,李世石與AlphaGo的對局分析
2、 人工智能(AI)時代
3、 人工智能提出的背景
4、 什么是人工智能
5、 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
  1. 計算機(jī)視覺
  2. 自然語言處理
  3. 人機(jī)交互
  4. 語音識別
  5. 博弈、醫(yī)療
6、 人工智能當(dāng)前發(fā)展水平
7、 人工智能未來趨勢預(yù)測
8、 人工智能發(fā)展的最終目標(biāo)
9、 弱人工智能
10、 強(qiáng)人工智能
11、 機(jī)器學(xué)習(xí)
12、 深度學(xué)習(xí)
13、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
14、 人工智能應(yīng)用
  1. 計算機(jī)視覺(Computer Vision)
  2. 自動駕駛(Autonomous Vehicle)
  3. 推薦系統(tǒng)(Recommendation System)
  4. 自然語言處理(Natural Language Processing)
  5. 個性化醫(yī)療(Personalized Medicine)
    1. 乳腺癌細(xì)胞有絲分裂偵測-IDSIA
    2. 預(yù)測新藥物的毒性-Johannes Kepler University
    3. 理解基因突變預(yù)防疾病-University of Toronto
    4. Credit: Carnegie Melon University
    5. 語音冠心病診斷-Beyond Verbal
  6. 機(jī)器人(Robot)
  7. 無人直升機(jī)
  8. 助理或殺手?(Assistant or Killer?)
  9. 金融(Finance)智慧金融
    1. 個性化保險政策
    2. 信用卡反欺詐
    3. Google股價預(yù)測
    4. Anne Hathaway/機(jī)器交易
  10. When Program becomes Programmer
15、 什么是人工智能(Artificial Intelligence)
16、 人工智能歷史和算法概述
17、 人工智能誕生標(biāo)志:達(dá)特茅斯會議
18、 致力于使用概率方法AI
19、 符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人
20、 人工智能簡史
  1. 1940-1950AI啟蒙
  2. McCullocPitts
  3. 圖靈計算機(jī)器與智能
  4. 1950-1970首次熱潮
  5. Samue的象棋程序
  6. Dartmouth會議
  7. 1970-1990基于知識的AI
  8. 專家系統(tǒng)
  9. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸(BP)
  10. 2次明顯的AI冬季
  11. 1990-現(xiàn)在統(tǒng)計方法
  12. 概率圖模型(PGM)
  13. SVBoosting
  14. 2010-現(xiàn)在:AI春天
  15. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次回歸(DeeLearning)
  16. 強(qiáng)化學(xué)習(xí):強(qiáng)人工智能(AGI)的拐點(diǎn)
  17. 弱人工智能
21、 人工智能在大型企業(yè)的應(yīng)用案例:
  1. 中國航空工業(yè)應(yīng)用案例
  2. 呼叫中心應(yīng)用案例
  3. 電商平臺應(yīng)用案例
  4. 汽車自動駕駛應(yīng)用案例
  5. 醫(yī)療診斷應(yīng)用案例
  6. 導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用案例
 

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