【培訓對象】
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。

【培訓收益】
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(jīng)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

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(jīng)濟
數(shù)字經(jīng)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(chǎn)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(mào)公司營收預測
4、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)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(jīng)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(jīng)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
知識抽取：師傅“帶”徒弟
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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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 

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(jīng)濟
數(shù)字經(jīng)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(chǎn)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(mào)公司營收預測
4、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)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(jīng)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(jīng)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
知識抽取：師傅“帶”徒弟
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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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
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