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讲授专家：李勇 培训对象：轨道交通行业技术人员、管理人员及对AI在轨道交通中应用感兴趣的人士； 课程时间：1天 (6小时） 课程背景： 本课程将深入探讨AI人工智能在轨道交通领域的创新应用与实践。课程不仅涵盖AI的发展历程和前沿技术，还将特别关注AI大模型与多模态技术在轨道交通中的实际应用。通过丰富的案例分析与讨论，帮助学员全面了解AI如何赋能轨道交通，并把握未来发展的机遇与挑战。 课程收益： 培训完结后，学员能够： ² 了解人工智能的发展历程、现状及未来趋势，特别关注AI大模型和多模态技术； ² 掌握人工智能应用研究的逻辑和方法论； ² 熟悉人工智能在轨道交通领域的多个应用场景，特别是高铁和地铁方面的实际应用； ² 分析人工智能发展的机遇和挑战，为轨道交通行业的智能化升级提供决策支持。 课程大纲： | 单元 | | | | | 1 人工智能的发展历程 1.1 早期人工智能的起源与探索 1.2 机器学习与深度学习的崛起 1.3 AI大模型与多模态技术的演进 2 人工智能的现状与未来趋势 2.1 AI技术的核心组成与前沿动态 2.2 AI在各行业的应用现状 2.3 未来AI技术发展的预测与展望 | | | 1. 人工智能应用研究的基本框架 1.1 问题定义与需求分析 1.2 数据收集与预处理 1.3 模型选择与训练策略 2 人工智能模型的评估与优化 2.1 模型性能的评估指标与方法 2.2 模型优化的策略与技巧 | | | 1. 轨道交通行业的发展现状与挑战 1.1 传统轨道交通系统的特点与问题 1.2 智能化升级的必要性与紧迫性 2人工智能在轨道交通中的应用价值 2.1 提高运营效率与安全性 2.2 提升乘客体验与满意度 | | | 1 智能调度与运营管理 1.1 基于AI的列车调度优化 1.2 运营数据分析与预测 2 智能安防与监控系统 2.1 视频监控与异常行为检测 2.2 安全风险评估与预警系统 3 乘客服务与体验提升 3.1 智能客服与自助服务系统 3.2 个性化推荐与信息服务 4 智能化维护与故障诊断 4.1 基于AI的故障预测与健康管理 4.2 智能化维修决策支持系统 5 高铁领域的AI应用案例 5.1 高铁运行安全监控系统 5.2 乘客行为分析与服务质量提升 6.地铁领域的AI应用案例 6.1 地铁站内导航与信息服务系统 6.2 地铁列车运行优化与节能控制 | | | 一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例 二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例 三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示 四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐 五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼 | | | 1 人工智能带来的行业机遇 1.1 轨道交通行业的创新发展 1.2 智能化服务的市场潜力与商业模式 2 人工智能面临的挑战与应对策略 2.1 数据安全与隐私保护问题 2.2 技术标准与法规政策的完善 |
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