培訓安排：2025年6月19-20日 上海
培訓費用：4500元/人，含授課費、證書費、資料費、午餐費、茶點費、會務費、稅費
參訓對象：
企業(yè)管理人員與決策者，特別是那些希望了解如何將AI技術整合到現(xiàn)有業(yè)務中的高層領導。
技術專家和工程師，他們需要掌握最新的AI技術來推動產(chǎn)品和服務創(chuàng)新。
從事制造業(yè)、服務業(yè)及其他相關行業(yè)的專業(yè)人員，對提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量感興趣的從業(yè)者。
對AI技術感興趣并希望在職業(yè)發(fā)展中利用這些知識的人士。
授課形式：知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調(diào)學員參與。
課程目標：
理解AI發(fā)展趨勢：讓學員理解人工智能的歷史發(fā)展脈絡以及它如何成為第四次工業(yè)革命的關鍵驅動力之一。
掌握關鍵技術原理：使學員能夠掌握從機器學習到深度學習等核心AI技術的基本概念及其工作原理。
認識通用人工智能的潛力：幫助學員認識到GPT這樣的大語言模型以及其他生成式AI工具所代表的技術突破及其廣泛的應用前景。
探索行業(yè)應用案例：通過具體案例分析（如智能制造中的預測性維護、自動化機器人技術），展示AI技術是如何被應用于實際場景中以解決特定問題，并帶來顯著效益的。
培養(yǎng)實踐能力：引導學員思考如何將其所在領域內(nèi)的專有知識和數(shù)據(jù)轉化為有效的AI解決方案，增強企業(yè)的競爭力。
課程大綱：
模塊一：通用人工智能的曙光：AI大模型時代的技術和產(chǎn)業(yè)趨勢
1、人類歷史是一部生產(chǎn)力和科技發(fā)展史——從效率的角度看數(shù)字化和人工智能的源起
2、第四次工業(yè)革命的特征和要求
3、從早期人工智能算法到機器學習，到人工神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習：
a) 人工智能是一類計算機模擬的，完成傳統(tǒng)上認為只有人類可以執(zhí)行的任務的硅基智能
b) 機器學習是一類讓算法從數(shù)據(jù)中找到規(guī)律、模式的設計:從判斷信用卡交易是否套現(xiàn)的實現(xiàn)，看程序代碼方式和機器學習方式的差異
c) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一類機器學習算法，通過模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡，處理相對抽象的信息：人工神經(jīng)網(wǎng)絡怎么能識別小狗的照片？其實跟我們教小朋友認小狗非常類似
4、從“偏科專才”到“通才”，通用人工智能的曙光：GPT為何如此令人興奮？
5、生成式AI興起 - 從分析式AI到生成式AI，AI從做判斷題/選擇題，到做填空/問答題
6、以ChatGPT為代表的等大語言模型基本核心原理
a) 如何看ChatGPT? 這其實是一個把文字變成數(shù)字編碼的“變形器”
b) GPT如何理解文字？—— 文字代表的概念，其實可以用一組數(shù)字屬性來描述
c) GPT如何理解句子和邏輯？- 理解一段話，就象偵探理解一個犯罪現(xiàn)場
d) 如何打造行業(yè)專家？—— 深入淺出理解為什么深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以學習到幾乎一切模式和規(guī)律？
7、其他主流大模型主要類別和基本原理
a) 以擴散模型為代表的文生圖模型：訓練機器對像素的“組裝”和“組合”
b) 為NeRF為代表的三維構建模型：算法對世界的“腦補”
c) 通用人工智能新曙光：OpenAI的“世界模擬器”SORA
8、AI大模型具有成為“人”“機”翻譯和“系統(tǒng)總調(diào)度”的巨大潛力
模塊二：人工智能的工業(yè)賦能應用
9、預測性維護
概述： 預測性維護是利用傳感器數(shù)據(jù)、歷史記錄以及機器學習算法來預測設備何時可能出現(xiàn)故障，從而提前進行維護。這種方法可以顯著減少意外停機時間，延長設備壽命，并降低維護成本。
技術要點：
數(shù)據(jù)收集：通過安裝在設備上的傳感器實時監(jiān)控關鍵參數(shù)。
數(shù)據(jù)分析：運用統(tǒng)計方法和機器學習模型處理收集到的數(shù)據(jù)。
故障預測：根據(jù)分析結果預測未來可能發(fā)生的故障。
案例分析：
背景：通用電氣是一家多元化工業(yè)公司，其產(chǎn)品和服務涵蓋航空、能源等多個領域。為了提高設備的可靠性和減少維護成本，GE開發(fā)了Predix工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。
實施細節(jié)：Predix平臺通過連接到全球范圍內(nèi)的各種工業(yè)設備，收集海量數(shù)據(jù)，并利用先進的數(shù)據(jù)分析技術來識別模式和趨勢。這些數(shù)據(jù)包括溫度、振動、壓力等關鍵參數(shù)。Predix使用機器學習算法來處理這些信息，預測潛在故障發(fā)生的時間點。此外，該平臺還支持遠程監(jiān)控功能，允許技術人員實時查看設備狀態(tài)。
成果：使用Predix后，一些客戶報告稱其設備的計劃外停機時間減少了20%以上，同時維護成本也顯著降低。例如，在風力發(fā)電行業(yè)，通過提前檢測并修復問題，風電機組的運行效率得到了大幅提升。這不僅提高了能源產(chǎn)出，也延長了設備使用壽命。
10、質(zhì)量控制與檢驗
概述： 質(zhì)量控制與檢驗是指利用計算機視覺技術自動檢測產(chǎn)品缺陷的過程。這不僅提高了檢測速度，還增強了準確性。
技術要點：
圖像采集：使用高分辨率攝像頭拍攝待檢產(chǎn)品的圖片或視頻。
特征提取：從圖像中提取有助于判斷產(chǎn)品質(zhì)量的關鍵特征。
缺陷識別：基于訓練好的模型對提取出的特征進行分析，以確定是否存在缺陷。
案例分析：
背景：寶馬是世界知名的豪華汽車制造商，對于產(chǎn)品質(zhì)量有著極高的要求。為了保證每一輛出廠車輛都能達到最佳標準，寶馬在其生產(chǎn)線上引入了高級視覺檢查系統(tǒng)。
實施細節(jié)：這套質(zhì)量控制系統(tǒng)采用了高分辨率攝像頭和復雜的圖像處理軟件，能夠在幾秒鐘內(nèi)完成對車身表面的全面掃描。系統(tǒng)會自動比較實際圖像與預設的標準模板，以發(fā)現(xiàn)任何細微的缺陷或偏差。此外，該系統(tǒng)還可以記錄每次檢查的結果，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供依據(jù)。
成果：自采用這一技術以來，寶馬在提升最終產(chǎn)品的合格率方面取得了顯著成效。相比傳統(tǒng)的手工檢查方法，自動化質(zhì)量控制系統(tǒng)大大減少了漏檢和誤檢的情況。更重要的是，它釋放了大量人力資源，使員工可以專注于更復雜的工作任務，如工藝改進和技術研發(fā)。
11、生產(chǎn)計劃與調(diào)度
概述： 生產(chǎn)計劃與調(diào)度涉及優(yōu)化生產(chǎn)線上的任務安排，以提高效率并減少浪費。AI可以通過模擬不同場景下的生產(chǎn)流程，找到最佳的操作方案。
技術要點：
需求預測：利用歷史銷售數(shù)據(jù)及市場趨勢預測未來的需求量。
資源分配：根據(jù)預測結果合理配置原材料、人員及其他資源。
動態(tài)調(diào)整：隨著實際情況的變化靈活調(diào)整計劃。
案例分析：
背景：作為一家領先的自動化解決方案提供商，西門子致力于推動制造業(yè)向智能化轉型。位于德國安貝格的數(shù)字化工廠就是這樣一個典范。
實施細節(jié)：在這個工廠中，ERP系統(tǒng)和MES系統(tǒng)緊密集成，形成了一個高度協(xié)同的工作環(huán)境。基于歷史數(shù)據(jù)和當前訂單情況，AI算法能夠快速生成最優(yōu)的生產(chǎn)計劃，并動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)線上的資源配置。當遇到突發(fā)狀況時，比如原材料供應延誤或客戶需求變化，系統(tǒng)也能迅速做出反應，重新優(yōu)化整個流程。 成果：得益于這種靈活高效的管理方式，西門子能夠在短時間內(nèi)響應市場變化，實現(xiàn)小批量多品種生產(chǎn)的同時保持較高的產(chǎn)能利用率。據(jù)統(tǒng)計，與傳統(tǒng)生產(chǎn)模式相比，數(shù)字化工廠的生產(chǎn)周期縮短了約40%，庫存水平降低了近70%。這樣的成績不僅增強了企業(yè)的競爭力，也為其他制造企業(yè)提供了寶貴的經(jīng)驗借鑒。
12、物流與供應鏈管理
概述： AI可以幫助制造商更好地管理復雜的物流網(wǎng)絡，包括庫存水平、運輸路線優(yōu)化等方面，從而降低成本并加快交貨速度。
技術要點：
庫存優(yōu)化：基于銷售預測調(diào)整安全庫存水平。
運輸優(yōu)化：設計最短或成本最低的配送路線。
供應商評估：定期評估供應商表現(xiàn)，確保供應鏈穩(wěn)定性。
案例分析：
背景：作為全球最大的電子商務平臺之一，亞馬遜面臨著巨大的物流挑戰(zhàn)。為了確保快速準確地交付訂單，該公司投入巨資建設了一個龐大而復雜的物流網(wǎng)絡。
實施細節(jié)：亞馬遜利用大數(shù)據(jù)分析工具來預測消費者購買行為，并據(jù)此調(diào)整倉庫布局和庫存策略。例如，根據(jù)季節(jié)性需求的變化，某些熱銷商品會被提前分配到靠近目標市場的配送中心。此外，亞馬遜還在多個環(huán)節(jié)引入了自動化技術，如使用機器人進行貨物揀選和包裝，大幅提升了工作效率。
成果：這些創(chuàng)新舉措使得亞馬遜能夠在極短的時間內(nèi)完成從接單到發(fā)貨的全過程。據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，大約90%以上的訂單可以在下單后的24小時內(nèi)發(fā)出。與此同時，通過優(yōu)化運輸路線和提高裝載率，亞馬遜成功降低了物流成本，從而為顧客提供了更具吸引力的價格和服務。
13、安全監(jiān)控
概述： 借助AI驅動的安全監(jiān)控系統(tǒng)，企業(yè)可以在事故發(fā)生前采取預防措施，保障員工安全。
技術要點：
環(huán)境監(jiān)測：持續(xù)監(jiān)視工作場所內(nèi)的溫度、濕度等條件。
異常檢測：一旦發(fā)現(xiàn)異常情況立即報警。
行為分析：通過視頻分析工人的操作是否符合安全規(guī)范。
案例分析：
背景：霍尼韋爾是一家專注于工業(yè)自動化和安全解決方案的跨國公司。針對工業(yè)環(huán)境中存在的各種安全隱患，霍尼韋爾推出了基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的安全管理系統(tǒng)。
實施細節(jié)：這套系統(tǒng)集成了多種傳感器，用于持續(xù)監(jiān)測工作場所的關鍵指標，如氣體濃度、溫度、濕度等。一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)將立即觸發(fā)警報，并通過移動應用程序通知相關人員采取行動。此外，視頻分析模塊還可以識別人員行為是否符合安全規(guī)范，例如是否佩戴防護裝備。
成果：經(jīng)過實際應用驗證，霍尼韋爾的安全管理系統(tǒng)有效降低了事故發(fā)生的概率。許多客戶反饋說，自從部署該系統(tǒng)后，他們的工傷率明顯下降，工作環(huán)境變得更加安全穩(wěn)定。這對于保障員工健康、遵守法規(guī)以及維護企業(yè)聲譽都具有重要意義。
14、客戶服務與市場分析
概述： AI不僅能在生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，在銷售端同樣具有巨大潛力。例如，通過聊天機器人提供即時支持，或者利用數(shù)據(jù)分析洞察市場需求。
技術要點：
客戶服務：開發(fā)智能客服系統(tǒng)，自動回答常見問題。
市場分析：收集社交媒體和其他公開渠道的信息，進行情感分析和趨勢跟蹤。
案例分析：
背景：IBM Watson是一個強大的認知計算平臺，旨在幫助企業(yè)和組織更好地理解和解決復雜問題。Watson Assistant則是專門為客戶服務場景設計的一款智能聊天機器人。
實施細節(jié)：Watson Assistant能夠理解自然語言，與用戶進行流暢對話，并根據(jù)上下文提供個性化答案。它可以通過多種渠道接入，如網(wǎng)站、移動應用或社交媒體平臺。此外，Watson還具備自我學習能力，隨著時間推移，它能不斷改進自己的表現(xiàn)。
成果：多家大型企業(yè)已經(jīng)成功運用Watson Assistant改善了客戶服務體驗。例如，某電信運營商使用該技術后，客服響應時間縮短了30%，客戶滿意度提高了15個百分點。更重要的是，Watson Assistant還能幫助企業(yè)收集寶貴的客戶反饋信息，為企業(yè)決策提供有力支持。
模塊三：AI大模型的企業(yè)應用模式和落地路徑
15、大模型企業(yè)應用模式
a) Prompt Engineering 提示詞工程 – 為大模型描述上下文環(huán)境和方法論
i. 基礎提示詞類型及應用：讓大模型“照貓畫虎”的示例等方式
ii. 提示詞高級應用模式：方法/算法表述
b) RAG 檢索增強生成：
i. 大模型的“智商”、“知識”和“經(jīng)驗”
ii. 插件 -為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”
iii. 外接“云盤”向量數(shù)據(jù)庫 - 為大模型加上“海馬體”（大模型的長期記憶機制）
c) 精調(diào) — 通過訓練調(diào)參真正提升大模型“智商”
i. 全量精調(diào)：對“精裝”房的全面再裝修
ii. 參數(shù)經(jīng)濟型精調(diào)PEFT：對“精裝”房周邊的面積增補和再精裝，而不動精裝房的主體
d) Agent — 使大模型從一個“大腦”成為具有數(shù)字/物理空間行動能力的智能體
i. AI Agent的概念源起和發(fā)展
ii. AI大模型在AI Agent的訓練和應用中的實踐
iii. AI Agent的典型實現(xiàn)方式
iv. RPA Agent：傳統(tǒng)數(shù)字化為“身體”，大模型為“大腦”的Agent
16、大模型的部署方式
a) 公有云模式 —— 住酒店，用酒店設備設施和服務
i. AIPaaS：人工智能開發(fā)云中臺 – 應用開發(fā)和模型訓練算力
ii. Model as a service 賦能云 ：面向模型定制和精調(diào)的AI服務- 模型訓練算力
iii. AISaaS: 賦能百業(yè)的AI云應用 – AI模型推理算力
b) 公有私有云/管理云模式 —— 住酒店公寓，自己的家裝電器家具
c) 私有云模式 —— 自己的房子，自己的家裝電器家具
17、制造行業(yè)大模型落地路徑：預訓練模型（毛坯房） + 專業(yè)訓練精調(diào)（精裝） + 行業(yè)知識庫（私家珍藏家裝家具） + 插件（外購家居產(chǎn)品和服務）
培訓講師：尹老師
上海人工智能研究院首席咨詢顧問，上海人工智能技術協(xié)會專家委員會委員，上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)會副會長單位負責人，貴州大數(shù)據(jù)專家委員會委員，臨港產(chǎn)業(yè)大學客座教授，前德勤Oracle CX首席架構師，前Oracle Master企業(yè)架構師
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