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AI數字化課程

課程收益：
通過學習人工智能的前世今生，深刻理解AI的技術邏輯；結合對國產AI先鋒Deepseek的剖析，幫助企業(yè)開拓思路、積極探索AI智能體的更多應用；初步掌握AI的技術基礎包括數據與核心算法；能結合制造業(yè)實際，主動探索AI的不同應用范式；在AI涌動的大潮中客觀、理性、主動地認知AI的發(fā)展。

參訓對象：
企業(yè)高管團隊、供應鏈管理、行政管理、生產管理、設備管理、質量管理、信息化系統(tǒng)等相關部門及企業(yè)數字化建設團隊和所有關注AI發(fā)展的個人。

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、強調學員參與。

課程大綱：
（第一天）
1.人工智能的前世今生和以Deepseek為代表的AI大模型
AI萌芽：馮諾依曼計算機與圖靈測試
AI認知：人工智能的定義與主流學派
案例介紹：從規(guī)則到統(tǒng)計——讓機器理解人類自然語言的曲折過程
“投喂數據”的背后邏輯：機器學習、深度學習與大語言模型LLM
當前AI的典型產品ChatGPT和Deepseek的客觀比較
擴散模型+Transformer通用人工智能的典型代表——SORA
看看Deepseek如何“理解”人類句子
Deepseek的三大技術特點（高性能、低成本、開源）
Deepseek橫空出世的意義：打破Scaling Laws和AI平權化
Deepseek的企業(yè)應用價值（AI Agent）和R1模型的本地化部署方法
AI對制造業(yè)的賦能和影響不同于LLM對社會面的影響：數據和機理的護城河
2.理解AI必須掌握的深度學習和數學基礎
用數學的方法描述語言規(guī)律：統(tǒng)計語言模型簡介
用數學的方法描述多維空間：向量與線性代數
機器學習思想與AI的核心算法神經網絡
機器學習的類別與算法演變
動畫理解神經網絡及其學習機理（輸入層、隱藏層、輸出層）
課堂演示：基于MATLAB語句的神經網絡人臉識別訓練和判別介紹
神經網絡經典模型（CNN、GAN、LSTM以及Transformer）簡介
大模型和AIGC簡介
大模型的機制（預訓練、微調）和類別
大模型的發(fā)展要素（算法、算力、數據）
當前AIGC的主要應用（文生XX及Deepseek基礎應用）
3.基于AI的制造業(yè)典型應用及創(chuàng)新
制造業(yè)數字化轉型的基本架構沒有變化
制造業(yè)AI應用的前提及典型場景概述
典型場景之一：基于AI的機器視覺在制造業(yè)檢測與安全領域的應用
機器視覺的應用架構和應用流程
案例分享：AI在鋼鐵行業(yè)的應用案例（熱軋帶鋼缺陷檢測與鋼包內襯熔損識別）
案例分享：AI在電子行業(yè)組裝測試的應用案例（物料識別與防呆作業(yè)）

（第二天）
典型應用場景之二：基于國產AI急先鋒Deepseek大模型的應用探索
充分了解Deepseek類大模型的四種典型應用范式
充當制造業(yè)多系統(tǒng)集成環(huán)境中的AI Agent地位
案例分享：車間生產計劃排程與APS算法（基于MATLAB程序的啟發(fā)式遺傳算法，染色體與適應度函數）
應用探索：自己動手，用Deepseek打造自己的APS AI Agent（注塑車間為例）
典型應用場景之三：基于大數據的設備故障診斷與預知性維護
工業(yè)大數據的特點、典型算法與工業(yè)機理
應用探索：如何解決設備故障數據有限以及故障機理未知等問題？
案例分享：風電行業(yè)風機減速箱預知性維護解決方案（數據采集、故障模式、AI算法以及系統(tǒng)實現）
典型應用場景之四：AI Agent 在新材料、產品開發(fā)、采購成本降低等業(yè)務的應用探索
應用探索：課堂分組討論
典型應用場景之五：AI在供應鏈需求預測中的應用實踐
傳統(tǒng)供應鏈特點及預測方法
案例分享：家電行業(yè)需求預測——基于 LSTM算法的訓練和調優(yōu)
4.AI未來：最好的時代，最壞的時代
失去工作的社會——從工業(yè)革命開始的依舊沒有消化完的信息革命
幾個議題：數據安全、保護隱私、機器學習的解釋

講師簡介：李老師
上海交通大學弗勞恩霍夫科創(chuàng)中心高級顧問
上海交通大學*物流研究院特聘專家
2002年上海某大型合資通信企業(yè)供應鏈主管
1999年上海貝爾有限公司項目經理
1996年西安交通大學 工學碩士
具有多年制造業(yè)運營管理、咨詢與培訓經驗，是國內制造業(yè)智能制造、數字化轉型項目資深專家。
針對國內制造型企業(yè)的特點和智能制造與數字化轉型的大趨勢，結合在德國工業(yè)4.0研修及日本豐田汽車的交流成果，李老師提煉出日臻完整的智能制造咨詢體系和實施方法，包括針對制造型企業(yè)的數字化工廠系統(tǒng)規(guī)劃方法以及工廠智能物流規(guī)劃，曾服務于大型央企、國企等多家大中型咨詢及數字化項目，其企業(yè)內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過100家，各期公開課學員人數累計超過10000人次，咨詢項目既有管理完善的外資企業(yè)，也有快速擴張的民營企業(yè)。