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数字化算法 人工智能算法助力数字化转型 主讲老师：李福东 【课程背景】 目前，人工智能应用已经渗透到生产生活的各个方面： 刷视频时，平台根据个人偏好推送喜欢的内容； 餐厅里，服务机器人为我们送吃的； 酒店里，服务机器人为我们送东西； 工厂里，焊接机器人正在工作； 田野里，无人机在田地里喷洒农药； … 创新工场董事长兼首席执行官李开复说：“未来15年，40%的工作将会被人工智能所取代”；计算机科学家，人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一Andrew Ng说：“未来10年, 很难想象有哪个行业不会被AI所改变”。 中国、美国、欧盟、英国、印度、加拿大、日本等国家也陆续发布了支持人工智能产业发展的政策，并制定了人工智能发展国家战略。 可见，人工智能一定是大势所趋，我们也必须关注人工智能的发展动态，重视对人工智能的资源投入，大力发展人工智能产业。 人工智能专家将AI划分为数据、算力、算法三大要素。其中，数据相当于石油、电力这样的新能源；算力相当于土地、道路这样的基础设施，而算法则相当于汽车发动机这样的推进引擎，在人工智能中处于最为核心的位置。 本课程以数字化算法为核心，通过案例故事的形式，从浅到深，介绍算法的本质与模型构建方法。同时，为了配合算法这一核心主题，增加了大数据、云计算、隐私安全治理、社会伦理道德影响、工作替代冲击等相关知识内容，让学员在迭代起伏的AI故事中，全面而充分地理解算法模型的构建思路与方法。 【课程收益】 Ø 了解人工智能的发展历程与发展趋势； Ø 掌握人工智能算法模型的构建思路与方法； Ø 了解人工智能算法基础设施（大数据与云计算）； Ø 了解人工智能应用落地相关问题（隐私安全、伦理道德、人机关系等）。 【课程特色】历史与应用视角，浅显易懂；系统化、案例化，容易掌握。 【课程对象】中高层管理人员、数字化转型的领导者/推动者 【课程时间】1~2天（6小时/天） 【课程大纲】
一、人工智能发展现状 1、 四次工业革命与AI时代的到来 Ø 经济发展模式的三次飞跃 Ø 历史上的四次工业革命 Ø AI的提出及其曲折发展历程 2、 人工智能在国内外的典型应用 Ø 人工智能在国外的典型应用案例 Ø 人工智能在中国的典型应用案例 3、 人工智能涵盖的主要内容及其特点 Ø 人工智能与新一代信息技术 Ø 人工智能的分类及其特点 Ø 人工智能发展现状及适用场景 案例：波士顿工业机器人、服务机器人、特斯拉汽车 二、人工智能算法建模四步法 1、 机器学习第一步：数据采集与预处理 Ø 数据采集方法与技术 Ø 异构数据采集及其处理技术 Ø 数据预处理典型方法与工具 2、 机器学习第二步：特征工程 Ø 典型特征选择方法 Ø 深度学习与特征工程 3、 机器学习第三步：模型训练与模型选择 Ø 训练集与测试集构建方法 Ø 算法模型构建与选择方法 4、 机器学习第四步：模型优化与应用 Ø 主流模型优化方法 Ø 算法模型在线应用方法 案例：鸢尾花分类、房屋定价、情感分析 三、大数据和云计算助力人工智能 1、 数据成为数字社会发展的新能源 Ø 数据是连接物理世界和数字世界的桥梁 Ø 大数据4V特征与人工智能 Ø 实时流式与批量离线计算模型 2、 云计算成为数字社会新型基础设施 Ø 算力决定人工智能算法的成败 Ø 云计算Hadoop开源生态系统 3、 数据与知识双轮驱动人工智能发展 Ø 知识是人工智能算法模型的核心 Ø 知识图谱让AI更能准确把握需求 案例：电信大数据、知识图谱、工业大数据 四、人工智能发展中的问题与挑战 1、 人工智能对隐私安全治理提出更大挑战 Ø 深度学习算法让隐私安全问题更突出 Ø 人工智能解决隐私安全问题的策略 2、 人工智能发展中的社会伦理道德问题 Ø 若人工智能犯错，谁之过？ Ø AI在社会伦理道德遵循方面的探索 3、 人工智能替代工作岗位引发人机冲突 Ø 员工如何改变思维方式，主动拥抱人工智能？ Ø 管理者如何帮助员工转岗，化解机器替代危机？
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