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李勇《非技术人员的数智化技术认知》

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讲授专家:李勇  
培训对象:总监、经理、主管、运营人员、非技术管理人员等对新技术发展感兴趣的人士;
课程时间:1天(6小时)
         
本课程亮点:
随着信息技术的飞速发展,数智化(数字化与智能化)已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。从智能家居到智慧城市,从智能制造到金融服务,数智化技术正深刻改变着我们的生活方式和工作模式。然而,对于许多非技术人员来说,数智化技术仍然是一个相对陌生和神秘的领域。他们可能听说过大数据、云计算、人工智能等术语,但对其具体含义、工作原理和应用场景却知之甚少。本课程主要为大家在数智时代打好技术逻辑认知基础。
  
单元
  
模块
内容
单元一
为什么要重视数智化中的新技术认知
1.      技术不仅仅是工具,更会对战略和战术带来改变
  
2.      技术工具所产生的数据是企业未来重要的能源
  
单元二
5G物联网中的整体架构介绍
1.      感知应用层:芯片+传感器,RFID+操作系统
  
2.      网络构建层
  
1) 为什么只有5G时代才会出现物联网
  
2) 5G网络和终端对社会进步的重要意义
  
3.      平台管理层:
  
1) 大数据
  
2) 云计算和边缘计算
  
3) 区块链
  
4) 人工智能
  
4.      综合应用层
单元三
认识云计算和边缘计算及算力部署
1.      云计算及边缘计算的概述
  
1) 云计算及边缘计算的背景     
  
2) 云计算及边缘计算的定义     
  
3) 云计算及边缘计算的内涵     
  
4) 云计算及边缘计算的特征   
  
2.      云计算及边缘计算的作用与价值      
  
1) 云计算及边缘计算对信息产业的影响     
  
2) 云计算及边缘计算对经济领域的影响     
  
3) 云计算及边缘计算对社会管理的影响   
  
3、算力对今天的AI起到的作用是什么   
单元四
认识大数据
1.      大数据的概述
  
1) 大数据的背景     
  
2) 大数据的定义     
  
3) 大数据的内涵     
  
4) 大数据的特征   
  
2.      大数据的作用与价值      
  
1) 大数据对信息产业的影响     
  
2) 大数据对经济领域的影响     
  
3) 大数据对社会管理的影响   
  
3.      大数据技术发展的历程及现状  
单元五
AI大模型的基础逻辑
一.大模型的定义与发展历程
  
1.1 大模型的概念及特点
  
1.2 大模型的发展历程与趋势
  
二.大模型的底层逻辑与架构
  
2.1 深度学习与大模型的关系
  
2.2 大模型的架构与工作原理
  
三. 大模型与传统AI的差异
  
3.1 传统AI的局限性
  
3.2 大模型在多模态处理上的优势
  
案例:多模态大模型的成功应用与影响
单元六
元宇宙的解析
1.       元宇宙的定义是什么?
  
2.       为什么在今天这个时代出现了元宇宙的概念
  
3.       元宇宙是不是更高级的游戏?
  
4.       元宇宙的技术逻辑是什么?
  
谁来制造元宇宙
单元七
元宇宙下的六大技术逻辑和支撑
1.      人工智能对元宇宙的影响
  
2.      区块链将成为元宇宙中核心中的交易工具
  
3.      AR,VR,MR等混合技术对元宇宙的支撑
  
4.      全息影像对元宇宙的支撑
  
5.      脑机交互和传感
单元八
什么是量子计算及量子信息,量子通信
1.      什么是量子信息
  
2.      量子比特不是比特币
  
3.      量子信息的身世
  
4.      量子计算的特性是什么
  
5.      量子计算的黑白两道
  
6.      量子计算机的细胞核:门电路
  
7.      云中漫步:量子隐形传态
  
8.      风靡全球:量子信道
单元九
什么是数字生态平台
1.      数字生态平台的定义、分类与特点
  
2.      数字生态平台的发展历程与现状
  
3.      数字生态平台的未来趋势与机遇
  
4.      数据驱动与智能化决策
  
5.      安全性与隐私保护
  
6.      可扩展性与灵活性
  
7.      跨平台整合与互联互通
单元十
新一代6G信息通信
1.      更高速度:
  
2.      更低时延:
  
3.      更大容量和更高连接数密度:
  
4.      更智能化:
  
5.      更广覆盖:
  
6.      更高安全性
单元十一
以上新技术都可以帮助企业在哪些数智领域展开应用
1.      数智化对质量和服务的提升
  
2.      数智化对财务和商业的提升
  
3.      数智化对效率和成本的提升
  
4.      数智化对安全和低碳的提升
  
5.      数智化对产品和管理的提升

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