【課程收益】

? 掌握1套思維框架，將所有數(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來

? 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路

? 了解與您部門相關的數(shù)字/智慧市政案例，以及背后的經驗與教訓

? 認識到您部門所在的數(shù)字化轉型階段，并收獲相關的建議和忠告

? 手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適部門的試點突破口并形成方案

【課程特色】夠專業(yè)，內容前沿且正確；講俗話，將復雜技術具象清晰有趣化；重互動，巧妙設計提升參與感；能落地，反復驗證的方法及真實案例。

【課程對象】規(guī)上企業(yè)（規(guī)模達到一定程度）的高層、中層以及業(yè)務骨干。

【課程時間】1-2天（6小時/天，時長可定制）

【課程大綱】

一、數(shù)字化的頂層思維

1、數(shù)字化概念導入

? 從十四五規(guī)劃看數(shù)字經濟

? 數(shù)字經濟的核心：數(shù)字化轉型和數(shù)據(jù)要素

? 數(shù)字化轉型：數(shù)字化是業(yè)務和IT的深入融合

概念導入小互動：如果你在跟心儀的女神約會…

2、數(shù)字化頂層思維框架

? 精益思維：梳理業(yè)務，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點

? 編程思維：掌握計算機的語言，提升數(shù)字化項目成功率

? 數(shù)據(jù)思維：讓數(shù)據(jù)產生價值，展望數(shù)字化轉型的終局

案例：精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”，從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。

小互動：在指路問路中掌握編程思維

3、我們應該關注哪些數(shù)字化技術

? 基礎設施：解除計算機的能力封印

? 數(shù)據(jù)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、數(shù)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(shù)字化的決勝技術

案例：人員績效智能評估系統(tǒng)

5、數(shù)字化轉型的兩大核心半場

? 信息化：固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)積累

? 人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術

案例：從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉型之路

二、數(shù)字市政的應用現(xiàn)狀

1、數(shù)字市政有哪三個必經階段

? 信息流動

? 數(shù)據(jù)打通

? 智能研判

? 判斷您的部門正處于那個階段

2、數(shù)字市政大盤點

? 數(shù)字市政供應商大盤點

? 數(shù)字市政應用場景大盤點

? 城市數(shù)字化程度大盤點

? 現(xiàn)有數(shù)字市政的經驗及教訓

案例：華為/百度/騰訊/阿里政務云對比，BAT眼中的城市大腦，華東某一線城市綜合治理案例，華南某一線城市智慧交通案例，深圳公安局某分局智慧服務廳，

三、智能化的底層原理

1、人工智能的2大底層原理

? 邏輯固化：師傅“教”徒弟

? 知識抽?。簬煾怠皫А蓖降?/p>

案例：預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的6大底層套路

? X-Ypairs：知識抽取

? Y→X：生成萬物

? X1-X2 pairs：推薦匹配

? X only：聚類算法

? Y only：超越人類

? Dot & Line：知識圖譜

? 人工智能發(fā)展的終點

案例：百度智能客服，谷歌藥物預測系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，清華數(shù)字虛擬人，谷歌核聚變控制系統(tǒng)，美軍自動駕駛戰(zhàn)機

3、人工智能的6步落地法

? 價值驅動 or 數(shù)據(jù)驅動

? 機器學習 ≠ 江湖算命

? 數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型

? 大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學習

? 行業(yè)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，工業(yè)智能無損檢測，自動駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%

4、工業(yè)領域AI落地的7大場景

? 銷量預測

? 產品質量檢測

? 耗品壽命預測

? 設備預測性維護

? 場地巡檢

? 智能排產及調度

? 工藝參與自動優(yōu)化

案例：某著名汽車品牌銷量預測，焊接故障檢測，刀具壽命預測，大型設備故障預測，電力行業(yè)巡檢，百度AI物流調度最優(yōu)化案例，某污水處理廠工藝優(yōu)化

四、市政智能化的發(fā)展和挑戰(zhàn)

1、數(shù)字市政發(fā)展的終點

? 人民幸福感極大提升

? 社會運轉效率極大提高

? 信息不對稱得到持續(xù)改善

? 社會“法治”程度不斷進步

2、市政智能化面臨的挑戰(zhàn)

? 缺少既懂業(yè)務邏輯又懂AI知識的交叉人才

? 方便高效與安全穩(wěn)健是永恒的反義詞

? 馬太效應在智慧政務中的體現(xiàn)

? 客觀規(guī)律決定的漸進式發(fā)展

2、市政智能化帶來的機遇

? GDP的“放大器”

? 重大決策的“指南針”

? 社會問題的“透視鏡”

? 重大危機事件的“滅火器”

? 難纏大城市病的“終極藥方”

案例：北京某中心城區(qū)AI公園項目，江蘇省某市公安局大數(shù)據(jù)輿情分析平臺，“天眼”衛(wèi)星智能防災監(jiān)測系統(tǒng)，某省會城市政法數(shù)據(jù)安全項目，某國家部委應急處置系統(tǒng)，北京市某街鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境精細化感知，河北省某新區(qū)時空遙感分析項目