模块一：从信息革命到数字化转型浪潮
一、数字化，我们在讨论什么？—— 对世界的抽象和建模
二、为什么是“数字化”？现代数字化在哪些领域处理什么？
三、第四次工业革命的特征和要求
四、人类历史是一部生产力发展史 —— 从效率的视角看信息化和数字化
模块二：数字化新科技和新业态
一、数字化是信息全周期的体系化—— 从信息管理的角度看主流的数字化科技
二、人工智能与机器学习
1、人工智能的源起和发展：从智力任务的层次和类型角度看人工智能
2、从经典人工智能到机器学习，到深度学习的ChatGPT
3、ChatGPT的根基: 深入浅出的基本核心原理
4、ChatGPT的独到之处
5、其他AIGC大模型主要类别和基本原理
1）文生图：训练机器对像素的“组装”
2）图生3D：算法对世界的“脑补”
6、如何利用AI大模型:基本模式
1）公有云服务（AI大模型Saas、AI大模型Paas）
2）管理云（公有私有云）
3）私有云部署
三、大数据和数据挖掘 —— 系统和智能体的“血液”
1、大数据的源起，发展和趋势
2、大数据的5V特征和基本原理
四、区块链 —— Web3.0的基础设施
1、深入浅出区块链基本原理
2、区块链为什么能成为Web3和元宇宙大厦的地基？
五、隐私计算—— 数据的“隐私性”共享
1、为什么需要隐私计算：隐私计算的驱动力和基本原理
2、隐私计算的应用场景和未来趋势
六、可解释性机器学习 —— “白盒”人工智能
1、深度人工神经网络的“幻觉”问题
2、可解释性机器学习应用场景
3、如何开发和监测可解释性机器学习
七、语音语义分析 —— 让机器不止听“到”，而且听“懂”
1、深入浅出语音语义分析的基本原理
八、实时分析 —— 流数据的处理
1、实时分析应用到的数据技术
2、实时分析的应用场景
九、增强分析/增强数据准备 —— 复杂机器学习和自然语言处理算法的协同赋能
1、AI大模型的数据挖掘潜力
2、真正的“大”数据时代到来
模块三：人工智能和新技术赋能的新业态
一、人工智能的行业应用赋能场景：
1、智能产品和服务 - 视觉智能赋能的产品质检
2、智能设备和设施 – 工业数字孪生：从事后分析，事中监控，到事前模拟优化
3、智能生产和工艺- 机器学习驱动的生产过程的模型化优化
4、智能设计 — AR/VR和数字孪生赋能的数字设计
5、智能物流和供应链 - 仓储物流的AI应用
6、智能营销和销售 – 基于AIGC大模型的内容营销
7、智能客服 – AI大模型赋能的客户和员工服务
8、智能管理和决策 - 基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成和数据分析
9、智能办公和培训 — 类ChatGPT大模型赋能的效率提升
二、实时分析在客户服务体验领域的应用案例：LBS(基于位置的服务) + RTD（实时决策引擎）
三、元宇宙根基：区块链赋能的元宇宙应用
四、隐私计算赋能的人工智能模型训练和数据分析
五、语音语义算法在呼叫中心和客户服务领域的应用
六、多模态大模型开启的“大”数据时代：基于多模态数据整合的增强数据解析和增强分析
七、下一代AI:多模态大模型和机器人系统的结合
课程背景：企业在人工智能大模型时代的核心竞争力，是把自己行业/领域的专有知识经验和数据转化封装成AI模型，并将之有机联接到自身数字化体系的能力。
