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讲授专家：李勇 培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等； 课程时间：0.5天 （3小时） 课程背景： 本课程主要是在AI技术快速发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何运用智能计算技术提升通信行业的运营效率和服务质量的问题。课程将深入探讨智能计算在通信行业的实际应用，以及面临的挑战和机遇，帮助学员全面提升对智能计算技术的认知和实践能力。 课程收益： Ø 受益一：了解信息化、数据化到AI智能化的发展历程和趋势； Ø 受益二：掌握AI大模型智算和赋能平台的基本原理及应用领域； Ø 受益三：识别通信行业中可运用智能计算进行优化的环节，并提出相应的解决方案； Ø 受益四：具备评估智能计算技术在通信行业应用前景的能力。 课程大纲： | 单元 | | | | | 1.信息化的基本概念及其发展历程 1.1 信息化的定义与特点 1.2 从手工到信息化的转变过程 1.3 信息化在通信行业的应用案例 2.数据化的兴起及其对通信行业的影响 2.1 数据化的定义与重要性 2.2 数据化在通信行业的实际应用 2.3 数据驱动下的业务创新与优化 3.AI智能化的发展趋势及前景展望 3.1 AI技术的最新进展与突破 3.2 AI智能化在通信行业的潜在应用 3.3 未来通信行业的技术趋势与市场预测 | | | 1.AI大模型智算的基本原理及优势 1.1 AI大模型智算的定义与特点 1.2 AI大模型智算在通信行业的应用价值 2.赋能平台的功能与作用 2.1 赋能平台的架构与核心功能 2.2 赋能平台在提升通信行业运营效率中的作用 3.AI大模型智算与赋能平台结合的实践案例 3.1 智能客服系统在通信行业的应用 3.2 网络优化与故障预测中的智能计算技术 | | | 1.算力时代带来的产业变革与机遇 1.1 算力对通信行业的影响与挑战 1.2 算力时代下的新业务模式与创新机会 2.市场规模及增长趋势分析 2.1 全球及中国通信行业市场规模概况 2.2 智能计算技术在通信行业的市场渗透率及增长趋势 3.抓住算力时代机遇的策略与建议 3.1 企业如何布局智能计算技术以应对市场变化 3.2 政策、法规对智能计算技术在通信行业发展的影响及应对策略 |
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