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《游戏规则改变--当制药业迈入AI时代后》 主讲：王明哲 【课程背景】 阿尔法狗有个亲弟弟“AlphaFlod”自其出现至今已经引发了超千亿级别的经济交割，《nature》对其的评价是“It will change everything”，即作为人工智能目前最尖端的应用的AlphaFold，将会彻底改变制药行业的游戏规则。 如何具象且清晰的理解人工智能这一概念？ AlphaFold背后的AI底层原理是什么？ AlphaFold为何能够彻底改变制药领域的游戏规则？ 从AlphaFold诞生至今，AI制药领域经历过了哪些发展阶段？ 国内外AI制药的版图如何？ 结合数字化转型的大趋势来看，传统制药企业的出路在哪？ 所有问题的答案将在课上揭晓！ 【课程收益】 Ø 理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路 Ø 理解AlphaFold为何能够改变制药领域游戏规则 Ø 了解国内外AI制药版图 Ø 掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来 Ø 展望数字化转型趋势下，传统药企的未来出路 【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。 【课程对象】制药领域中高层管理者。 【课程时间】0.5天（6小时/天） 【课程大纲】
一、智能化的底层原理 1、人工智能的2大底层原理 Ø 逻辑固化：师傅“教”徒弟 Ø 知识抽取：师傅“带”徒弟 案例：预测男生是否会受女生欢迎 2、人工智能的6大底层套路 Ø X-Ypairs：知识抽取 Ø Y→X：生成万物 Ø X1-X2 pairs：推荐匹配 Ø X only：聚类算法 Ø Y only：超越人类 Ø Dot & Line：知识图谱 Ø 人工智能发展的终点 案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机 3、人工智能的6步落地法 Ø 价值驱动 or 数据驱动 Ø 机器学习 ≠ 江湖算命 Ø 数据模型 VS 机理模型 Ø 大数据 ∪ 深度学习 Ø 行业专家 || 客观事实 Ø 行政可行 ≈ 最大门槛 案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000% 二、AI制药大揭秘 1、AlphaFold揭秘 Ø X-Ypairs套路在AlphaFold中的应用 Ø AlphaFold具体能做什么 Ø AlphaFold证明了什么可能性 Ø 核心规则改变：从“试错”到“试对” Ø AlphaFold的限制条件是什么？ 2、AI制药发展阶段回顾 Ø AI制药的起源 Ø 资本狂欢阶段 Ø 挤泡沫的冷静期 Ø 后续是否还会再次循环？ 3、AI制药版图揭秘 Ø 国外AI制药版图揭秘 Ø 国外AI制药版图揭秘 Ø 深扒明星企业的底细--谁在裸泳 Ø AI制药公司未来走向展望 三、数字化的顶层思维 1、数字化概念导入 Ø 从十四五规划看数字经济 Ø 数字经济的核心：数字化转型和数据要素 Ø 数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合 概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会… 2、数字化顶层思维框架 Ø 精益思维：梳理业务，发现数字化入手点 Ø 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率 Ø 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局 案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。 小互动：在指路问路中掌握编程思维 3、我们应该关注哪些数字化技术 Ø 基础设施：解除计算机的能力封印 Ø 数据应用：搬金砖VS挖金矿 案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测 4、数字化转型有哪三个必经阶段 Ø Digitization：无纸化 Ø Digitalization：高效化 Ø Digital transformation：无人化 Ø 每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术 案例：人员绩效智能评估系统 5、数字化转型的两大核心半场 Ø 信息化：固化流程/信息流转/数据积累 Ø 人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术 案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路 四、传统药企路在何方 1、AI制药会如何重塑未来格局 Ø 制药领域竞争格局短期（五年内）展望 Ø 制药领域竞争格局中期（十年后）展望 Ø 制药领域发展终局展望 2、传统药企的竞争优势 Ø 政策优势 Ø 渠道优势 Ø 数据优势 Ø 业务理解优势 3、给传统药企的忠告和建议 Ø 数智化转型为何势在必行 Ø 转型成败不在技术而在核心流程/机构重塑 Ø 转型关键在于培养既懂业务又懂AI的交叉人才 Ø 数智化转型的关键资源是什么 Ø 数智化转型的成功模板是什么
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