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王海:《人工智能技术及大数据算法应用》

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 19082

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适用对象

全体员工

课程介绍

【课程背景】

截止2017年,中国已达9.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”,连接什么?连接的是在线化的数据,这就是“互联网+”的核心。可以说,未能足够利用充分利用数据,没有把互联网+运营模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。

对于传统企业来说此次的物联网是转型升级的大好机会!

从数据来源看,传统企业的数据来自方方面面业务层面,也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户。完全可以将多年来在业务上积累的管理数据,诸如制造数据、营销流量、用户习惯等结构化数据,以及涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据通过物联网、人工智能进行转换成对企业发展有利的要素,而这些数据反而是新兴互联网企业所没有的。所以整体趋势来看,未来传统企业必将在人工智能上有高速的发展。

因此如何运用人工智能相关应用技术已是各行业、企业无法回避的课题,也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将围绕业务模型,梳理物联网、人工智能方面的知识点和业务逻辑,从如何通过物联网、人工智能获得发展、安全、高效的目的,如何降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手, 教授各人工智能运营成功赢利模式等活动,帮助企业做好人工智能的运营业务。

【课程收益】

1、人工智能基础知识;

2、人工智能与大数据、云计算的区别与联系;

3、人工智能在商业领域相关应用算法演练;

【课程方式】

理论讲授,案例分析,方法传授、动画演示、互动讨论,讲师点评、算法演练。

【培训大纲】

  1. 人工智能概述
  2. 人工智能——世纪对弈
    • AlphaGo围棋胜利的深度透视
    • AlphaGo的身世
    • AlphaGo的算法秘密
    • 对弈的意义

实战分析:人类思维与机器思维有哪些本质区别

  • AI发展的意义
  1. 人工智能发展概况
    • 什么是智能
    • 什么是人工智能 (AI)
    • AI研究的方法和途径.
    • AI的历史.
    • AI的研究特点
    • 人工智能学科体系
  2. 人工智能中人文趣事
    • 图灵(Turing)
    • 赫伯特·西蒙(Herbert Simon)
  3. 人工智能基本原理及应用
  4. 人工智能基础知识
    • 知识表示的概念
    • 知识的特性
    • 知识的分类
    • 知识表示的方法
    • 推理的定义

实战练习:分布式计算与人工智能的关系

  1. 人工神经网络在物联网中的应用
    • 神经网络的发展简史
    • 神经元数学模型
    • 神经网络的分类
    • 神经网络的特征

实战练习:物联网商业应用的三大定律

  1. 智能机器人——在工业4.0中的应用
    • 专家系统
    • 服务机器人
    • 工业机器人
    • 达芬奇机器人

实战练习:人工智能技术与当前中国制造2025

  1. 人工智能研究及大数据算法设计
  2. 大数据技术
    • 大数据基础概念
    • 大数据基本特征
    • 大数据时代的意义

实战练习:用数据挖掘对超市收银系统设计关联算法

  1. 深度学习技术
    • 机器学习基本概念
    • 浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning
    • 深度学习的基本概念及发展历史
    • 深度学习与神经网络
    • 深度学习当前应用介绍
    • Google在深度学习上的应用进展
    • 百度建立了中国第一家深度学习研究院

实战练习:通过一段客服投诉电话,分析并设定“关键词”,并识辨用户意图。

  1. 人工智能及大数据算法在金融、银行业实战案例
  2. 互联网金融
    • 互联网金融的涵义
    • 互联网金融的模式及发展现状
    • 互联网金融对商业银行的影响
      • 腾讯将移动支付与微信捆绑
      • 行联通东航结成异业联盟
      • 互联网金融创新
      • 第一家互联网银行
  3. 区块链技术应用案例——即将改变银行、金融行业秩序
    • 支付网络
    • 资产交易
    • 众筹交易
    • 供应链金融
    • 保险(销售成本过高)
  4. 大数据、人工智能在互联网金融中的应用
    • 大数据与人工智能一脉相承的关系
    • 运营商、互联网公司、银行等单位数据异同
    • 大数据、人工智能在精确营销、风控体系、征信等中的应用

案例分析:蚂蚁金服利用征信模型,快速处理用户借贷需求

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【课程背景】未来的企业是如何运营的?为什么算法是未来企业运营的核心?当下企业储备什么样的人才,以应对未来的竞争格局?截止2018年,中国互联网已达10亿+用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购、支付。同时,我们也生活在一个机器学习+数据+算法的时代,AI、数据、算法无处不在,未能足够利用数据和算法,没有把人工智能、大数据和算法与商业运营模式、与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。今后,中国每年急需10万名专业人工智能算法工程师,以及150万具有人工智能、大数据思维的职业经理人。随着世界经济大格局的变化和智能产业的突飞猛进,正面临一个难得的转型、融合和发展的机遇。这个机遇就是数字化,即将把企业带到智能时代的四项技术:A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,区块链),C(Cloud computing,云计算),D(Big Data,大数据)。对于传统企业的改造、对于消费升级、对于新型城市化,都要用ABCD的技术手段,这些以ABCD为代表的新兴产业将引领中国经济未来发展。在人工智能、大数据、算法等新科技及应用爆发的今天,任何一家企业、一个组织及个人都需要掌握相关技术与应用,才能利于不败之地。你可能会认为应用这些新科技需要高深的数学运算和严谨的理论。正相反,人工智能、大数据及算法设计并不需要深奥的数学,而需要的是包罗万象的商业场景与模型,否则人工智能、大数据及算法设计就成了“无源之水、无本之木”。只有结合商业场景,人工智能、大数据及算法的应用才能一步步解决实际问题,这些解决方案最终接近、形成终极算法。对于传统银行来说,此轮科技升级也是转型的大好机会!【课程收益】1、人工智能基础知识;2、人工智能与大数据、算法的区别与联系;3、人工智能与大数据、算法在商业领域相关案例;4、讲解、分析目前商业中常用的50种算法应用并演练。【培训方式】理论讲授,案例分析,方法传授、动画演示、互动讨论,讲师点评、算法演练。【培训大纲】人工智能概述人工智能——世纪对弈AlphaGo围棋胜利的深度透视AlphaGo的算法秘密对弈的意义AI发展的意义实战案例分析:人类思维与机器思维有哪些本质区别人工智能发展概况什么是智能什么是人工智能 (AI)AI研究的方法和途径.AI的历史.AI的研究特点人工智能学科体系人工智能中人文趣事图灵(Turing)赫伯特·西蒙(Herbert Simon)人工智能基本原理及应用人工智能基础知识知识表示的概念知识的特性知识的分类知识表示的方法实战案例分析:分布式计算与人工智能的关系人工神经网络在物联网中的应用神经网络的发展简史神经元数学模型神经网络的分类神经网络的特征实战案例分析:物联网商业应用的三大定律智能机器人——在工业4.0中的应用工业互联网系统服务机器人工业机器人实战案例分析:人工智能技术与当前中国制造2025人工智能相关热点技术——大数据、机器学习、算法大数据技术大数据时代的意义大数据基础概念大数据和人工智能的关系大数据解决的主要问题大数据将“猜”出并控制一切实战案例分析:特朗普如何通过数据和算法来操控选民思想和结果如何通过在线化收集、处理海量数据数据挖掘结果如何展现——从"人找信息"到"信息找人"实战案例分析:准确率高达75%的机票价格预测模型机器学习与算法技术机器学习基本概念——深度学习与非深度学习机器学习算法分类——有监督学习(分类、预测)、无监督学习(聚类、关联)机器学习的主要学派与五大终极算法符合学派——逆向演绎算法联结学派——反向传播算法进化学派——达尔文算法贝叶斯学派——推理算法类推学派——支持向量机算法什么是算法:即企业经营的策略算法与数据——算法如种子、数据如土壤算法三种底层逻辑:或、且、非机器学习与算法的结合应用实战案例分析:用机器学习和算法预测药物有效性Google在机器学习算法上的应用实战案例分析:为什么Google比雅虎公司市值高很多菜鸟利用机器学习算法提升供应链效率并不复杂的推荐算法成就了今日头条实战案例分析: 你关心的新闻才是今日头条举一反三、无师自通创造属于自己的终极算法实战练习:围绕企业自身运营特点,分组练习设计以下四方面算法和模型:市场与营销类,设计精准营销、实时营销和个性化推荐等算法模型;客户关系类,设计获取客户最优算法、风控模式、设计客户画像、关系链研究和客户生命周期管理;企业经营类,设计业务流程、决策、监控和经营分析;商业化指数体系的初步搭建和分析。
• 王海:《人工智能基础及实战应用》
【课程背景】截止2019年,中国已达9.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”,连接什么?连接的是在线化的数据,这就是“互联网+”的核心。可以说,未能足够利用充分利用数据,没有把互联网+运营模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。对于传统企业来说此次的物联网是转型升级的大好机会!从数据来源看,传统企业的数据来自方方面面业务层面,也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户。完全可以将多年来在业务上积累的管理数据,诸如制造数据、营销流量、用户习惯等结构化数据,以及涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据通过物联网、人工智能进行转换成对企业发展有利的要素,而这些数据反而是新兴互联网企业所没有的。所以整体趋势来看,未来传统企业必将在人工智能上有高速的发展。因此如何运用人工智能相关应用技术已是各行业、企业无法回避的课题,也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将围绕业务模型,梳理物联网、人工智能方面的知识点和业务逻辑,从如何通过物联网、人工智能获得发展、安全、高效的目的,如何降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手, 教授各人工智能运营成功赢利模式等活动,帮助企业做好人工智能的运营业务。【课程收益】1、人工智能基础知识;2、人工智能与大数据、云计算的区别与联系;3、人工智能在商业领域相关应用演练;【培训方式】理论讲授,案例分析,方法传授、动画演示、互动讨论,讲师点评、算法演练。【培训大纲】人工智能概述人工智能——世纪对弈AlphaGo围棋胜利的深度透视AlphaGo的身世AlphaGo的算法秘密对弈的意义实战分析:人类思维与机器思维有哪些本质区别AI发展的意义人工智能发展概况什么是智能什么是人工智能 (AI)AI研究的方法和途径.AI的历史.AI的研究特点人工智能学科体系人工智能中人文趣事图灵(Turing)赫伯特·西蒙(Herbert Simon)人工智能基本原理及应用人工智能基础知识知识表示的概念知识的特性知识的分类知识表示的方法推理的定义实战练习:分布式计算与人工智能的关系人工神经网络在物联网中的应用神经网络的发展简史神经元数学模型神经网络的分类神经网络的特征实战练习:物联网商业应用的三大定律智能机器人——在工业4.0中的应用专家系统服务机器人工业机器人达芬奇机器人实战练习:人工智能技术与当前中国制造2025人工智能研究及应用中的热点技术大数据技术大数据基础概念大数据基本特征大数据时代的意义实战练习:用数据挖掘对超市收银系统设计关联算法深度学习技术机器学习基本概念浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning深度学习的基本概念及发展历史深度学习与神经网络深度学习当前应用介绍Google在深度学习上的应用进展百度建立了中国第一家深度学习研究院实战练习:通过一段客服投诉电话,分析并设定“关键词”,并识辨用户意图。大数据、人工智能等在金融、互联网、银行业中的应用互联网金融互联网金融的涵义互联网金融的模式及发展现状互联网金融对商业银行的影响腾讯将移动支付与微信捆绑行联通东航结成异业联盟互联网金融创新第一家互联网银行区块链技术应用案例——即将改变银行、金融行业秩序支付网络资产交易众筹交易供应链金融保险(销售成本过高)大数据、人工智能在互联网金融中的应用大数据与人工智能一脉相承的关系运营商、互联网公司、银行等单位数据异同大数据、人工智能在精确营销、风控体系、征信等中的应用案例分析:蚂蚁金服利用征信模型,快速处理用户借贷需求
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【课程背景】思考:从巨无霸的柯达、施乐的倒闭,到诺基亚、佳能的全线没落的原因是什么?是因为企业管理不善?因为研发能力不足?还是项目管理不佳?时代!这些如日中天的世界级企业都没有跟上时代,败给了“时代”。中国经历了改革开放 40 年来波澜壮阔的发展,截止 2017 年,中国已达亿互联网用户。目前随着世界经济金融大格局的变化和智能产业的突飞猛进,正面临一个难得的转型、融合和发展的机遇。这个机遇就是数字化,即将把人类带到智能时代的四项技术:A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,区块链),C(Cloud computing,云计算),D(Big Data,大数据)。而中国过去老三化(城市化、货币化、工业化)已经基本完成,未来对于传统工业的改造、对于消费升级、对于新型城市化,都要用 ABCD 的技术手段,这些以 ABCD 为代表的新兴产业将引领中国经济未来发展。特别是,金融领域、消费升级、新型城市化,以ABCD 为代表的智能产业为龙头,引导消费类企业、金融机构、金融科技公司以及研究宣传机构等共同进行融合创新发展,努力做好整合、提升、重构的实工夫,将有可能促使消费类企业出现一次新的变革,出现数字化、跃升式演进发展。其中区块链对信用体系的重塑使之可能成为传统金融的变革者甚至颠覆者,进而进一步促进金融与产业的融合,因此 B 是龙头中的龙头;人工智能有可能会对工业制造和某些服务行业的流程做出最大限度的改造,因此 A 是龙头中的中坚力量;而 C、D 是纯技术的、基础性的东西,将对信息、数据的储存、挖掘和利用产生重要影响,进而对 A、B 提供更好的信息、数据支撑。综上所述,区块链技术在智能产业引领现代农业、工业 4.0 和服务业升级改造中的作用将是巨大的,它对信用和金融服务体系的重构既是这次升级改造的重要基础,也是这次升级改造必然要产生的重要结果。也就是说,中国消费类企业利用传统资源和优势“+区块链”将大放异彩,成为数字化、跃升式演进发展的动力源泉。【课程特点】区块链的相关概念及特点,带来的价值及运行构建数据环境。区块链的操作从“应用”、“业务”、“技术”三方面分别进行了讲解和演示,对当今三大主流区块链技术进行了比较,就三者之间的架构设计、共享账本和账本扩展性。利用区块链不可篡改及信息透明的特点,建立各层面的数据共享,不仅可以提升 P2P 平台的服务能力,整合大数据风控。应用于区块链技术进行金融管理的主要应用领域以及现状分析。【课程大纲】前言:一、高速发展逻辑1) “摩尔定律”的发展脉络2) 三大领域高速发展二、网络效率逻辑1) 数据智能逻辑2) 深度渗透逻辑三、互联网的颠覆1) 超级平台现象2) 非对称发展3) 商业新物种4) 金融新生态四、全方位的深度渗透1) 大数据与人工智能2) 互联网下半场的深度演绎3) “移动支付”的案例第一讲:认识区块链什么是区块链区块链是一个分布式账本区块链实现信息的不可篡改区块链为每一笔交易盖上时间戳区块链使智能合约成为现实区块链运行原理侧链和跨链通信EOS 和以太坊区块链未来挑战区块链投资风险第二讲:区块链设计原则一、         网络化诚信二、         分布式发电三、         把价值作为激励四、         安全性五、         隐私六、         权利保护七、         包容性第三讲:区块链与比特币区块链和比特币关系IPO 与 ICO比特币发展历程挖矿到底干什么?ICO 相关政策、现状和未来金融监管及去中心化未来第四讲、区块链在金融行业的实践案例一、     区块链给金融行业带来的四大改变一般性项目资产与匿名数字资产管理智能合约以太坊全球支付与结算平台类运营二、 未来金融行业的本质——赢得用户信任三、 区块链在金融银行业应用银行业(征信、仓单质押)证券业(股东投票)保险业(重塑基础设施)案例:平安银行 

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