人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)

時(shí)間：9月26-27日

 

地點(diǎn)：廣州

 

培訓(xùn)費(fèi)用：5380元

 

授課對象：

高層管理者，IT，研發(fā)部門總監(jiān)、經(jīng)理等管理人員。

 

課程背景：

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，人工智能（AI）正成為提升效率、優(yōu)化流程和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的核心動力。企業(yè)普遍希望通過AI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、自動化流程及個(gè)性化服務(wù)，但在應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)處理、技術(shù)落地和技能不足等挑戰(zhàn)。本課程幫助學(xué)員系統(tǒng)掌握AI技術(shù)，并通過案例和實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，促進(jìn)理論與實(shí)踐結(jié)合，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

課程收益：

1、掌握AI基礎(chǔ)和趨勢，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定知識基礎(chǔ)。

2、提升數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用能力，推動業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

3、學(xué)會機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化應(yīng)用，提高運(yùn)營效率。

4、優(yōu)化客戶體驗(yàn)和營銷策略，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。

5、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和AI倫理意識，保障安全合規(guī)。

6、學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈和物流優(yōu)化，助力業(yè)務(wù)可持續(xù)增長。

 

課程大綱：

第1章：人工智能的基本概念與數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢

1.1 人工智能基礎(chǔ)

1.1.1 AI核心概念和分類

1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

1.1.3 AI的能力邊界與應(yīng)用場景

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略意義

1.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義與重要性

1.2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型在各行業(yè)的推動

1.2.3 數(shù)字化戰(zhàn)略的核心要素

1.3 人工智能賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式

1.3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持

1.3.2 智能自動化的實(shí)現(xiàn)

1.3.3 提升客戶體驗(yàn)與個(gè)性化服務(wù)

案例分析：AI在制造業(yè)的應(yīng)用（如預(yù)測性維護(hù)）

第2章：數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源與質(zhì)量管理

2.1.2 數(shù)據(jù)清洗和特征工程

2.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與治理

2.2 數(shù)據(jù)分析與預(yù)測建模

2.2.1 數(shù)據(jù)分析工具與技術(shù)

2.2.2 建立預(yù)測模型的方法

2.2.3 模型評估與優(yōu)化

2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策的應(yīng)用

2.3.1 商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)

2.3.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析

2.3.3 決策支持系統(tǒng)的搭建

小組練習(xí)1：分析和處理特定數(shù)據(jù)集并建立初步模型

第3章：機(jī)器學(xué)習(xí)與自動化

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型與算法

3.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3.1.2 常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡介

3.1.3 模型訓(xùn)練與超參數(shù)調(diào)優(yōu)

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用

3.2.1 圖像識別與自然語言處理

3.2.2 推薦系統(tǒng)和個(gè)性化推薦

3.2.3 預(yù)測性分析和行為分析

3.3 自動化在企業(yè)中的應(yīng)用

3.3.1 流程自動化（RPA）

3.3.2 自動化的應(yīng)用場景和邊界

3.3.3 實(shí)施自動化的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

案例分析：RPA在銀行業(yè)的應(yīng)用

第4章：人工智能倫理與風(fēng)險(xiǎn)管理

4.1 人工智能的倫理問題

4.1.1 AI與數(shù)據(jù)隱私

4.1.2 算法偏見與歧視

4.1.3 倫理原則與合規(guī)要求

4.2 風(fēng)險(xiǎn)識別與管理

4.2.1 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)

4.2.2 技術(shù)依賴的潛在風(fēng)險(xiǎn)

4.2.3 操作風(fēng)險(xiǎn)管理

4.3 企業(yè)如何應(yīng)對AI的挑戰(zhàn)

4.3.1 制定AI風(fēng)險(xiǎn)管理策略

4.3.2 增強(qiáng)透明度和問責(zé)機(jī)制

4.3.3 保持技術(shù)與道德的平衡

小組練習(xí)2：制定AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架

第二天

第1章：AI驅(qū)動的客戶體驗(yàn)改進(jìn)

1.1 AI賦能客戶互動

1.1.1 智能客服系統(tǒng)

1.1.2 個(gè)性化推薦與精準(zhǔn)營銷

1.1.3 客戶情緒分析與管理

1.2 提升客戶忠誠度

1.2.1 基于AI的用戶畫像

1.2.2 客戶細(xì)分與精細(xì)化運(yùn)營

1.2.3 客戶生命周期管理

1.3 成功案例與行業(yè)標(biāo)桿

1.3.1 電商行業(yè)案例

1.3.2 金融行業(yè)的客戶體驗(yàn)創(chuàng)新

1.3.3 服務(wù)行業(yè)的客戶服務(wù)優(yōu)化

案例分析：AI在零售業(yè)的客戶體驗(yàn)改進(jìn)

第2章：數(shù)字化供應(yīng)鏈與物流優(yōu)化

2.1 數(shù)字化供應(yīng)鏈的構(gòu)建

2.1.1 供應(yīng)鏈可視化

2.1.2 智能倉儲與庫存管理

2.1.3 供應(yīng)鏈的預(yù)測與規(guī)劃

2.2 AI在物流管理中的應(yīng)用

2.2.1 路線優(yōu)化與智能調(diào)度

2.2.2 庫存管理與需求預(yù)測

2.2.3 實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

2.3 成本節(jié)約與效率提升

2.3.1 自動化倉儲設(shè)備

2.3.2 優(yōu)化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)

2.3.3 綠色物流與可持續(xù)發(fā)展

小組練習(xí)1：設(shè)計(jì)基于AI的供應(yīng)鏈優(yōu)化方案

第3章：人工智能在營銷與銷售中的應(yīng)用

3.1 智能化營銷策略

3.1.1 個(gè)性化推薦

3.1.2 自動化營銷和內(nèi)容生成

3.1.3 用戶行為分析

3.2 AI驅(qū)動的銷售流程優(yōu)化

3.2.1 線索管理和客戶挖掘

3.2.2 銷售預(yù)測與定價(jià)優(yōu)化

3.2.3 客戶關(guān)系管理

3.3 案例分享

3.3.1 金融業(yè)的AI營銷應(yīng)用

3.3.2 零售業(yè)的客戶細(xì)分與精準(zhǔn)投放

3.3.3 醫(yī)療行業(yè)的智能化客戶服務(wù)

案例分析：AI賦能精準(zhǔn)營銷在金融行業(yè)的應(yīng)用

第4章：未來趨勢與行業(yè)發(fā)展

4.1 人工智能發(fā)展前景

4.1.1 新興AI技術(shù)的突破

4.1.2 人工智能在5G和物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

4.1.3 邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)

4.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來趨勢

4.2.1 全渠道數(shù)字體驗(yàn)

4.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化

4.2.3 數(shù)字孿生和智能城市

4.3 企業(yè)的應(yīng)對策略

4.3.1 構(gòu)建持續(xù)創(chuàng)新能力

4.3.2 推動數(shù)據(jù)與AI的融合

4.3.3 建立AI人才培養(yǎng)體系

小組練習(xí)2：討論企業(yè)如何制定未來的AI戰(zhàn)略

 

講師介紹：

甄文智老師：

教育及資格認(rèn)證：

? 西安電子科技大學(xué)人工智能碩士研究生

? 前騰訊早期創(chuàng)始員工-工號299

? 曾任：點(diǎn)子科技（深圳）有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人

? 曾任：深圳市有伴科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人

? 現(xiàn)任：深圳大學(xué)校外研究生導(dǎo)師

? 現(xiàn)任：深圳市拓步大數(shù)據(jù)有限公司CTO

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：

甄老師擁有二十年技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品運(yùn)營、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，作為資深互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)分析師和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家，先后為上市公司、頂級學(xué)府和大型國企提供了優(yōu)質(zhì)服務(wù)。甄老師常年活躍在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)、智能穿戴設(shè)備大數(shù)據(jù)第一線。甄老師人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》發(fā)表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被長期引用，幫助企業(yè)由淺入深的完成個(gè)性化的高效益低成本實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在騰訊任職六年，作為創(chuàng)始員工參與了多個(gè)騰訊的產(chǎn)品：騰訊Q幣賬戶系統(tǒng)，QQ賀卡，QQShow，QQ論壇和QQ.com的建立。在騰訊經(jīng)歷了高并發(fā)，高性能服務(wù)器的開發(fā)，同時(shí)為了應(yīng)對用戶量的增長，參與了騰訊大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，在大量普通服務(wù)器集群的方式提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

曾就職深圳有伴科技有限公司，任首席技術(shù)官，十年時(shí)間做了一家用戶量1.4億，最高日活500W，為0-8歲的兒童提供了一個(gè)營養(yǎng)，有價(jià)值的兒童APP-小伴龍。集合了卡通，互聯(lián)網(wǎng)和人工智能一體。19年獲得了好未來的C輪投資，估值10億。

現(xiàn)任深圳拓步大數(shù)據(jù)有限公司CTO，最近兩年隨著國內(nèi)芯片的崛起，更多的場景化的IOT的接入，在硬件和軟件的結(jié)合上，實(shí)現(xiàn)了傳感器，數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，以及算法邏輯上都有了更多的深化。實(shí)現(xiàn)了更好的為客戶服務(wù)。產(chǎn)品銷售歐美，印度，拉美等國家。

產(chǎn)品GMV2億，保持每年100%的增長。

風(fēng)格特點(diǎn)：

l 學(xué)科深入淺出 課程的獨(dú)到之處是用多年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和科班出身的AI理論相結(jié)合，可以更有效的，更好的應(yīng)用到自己的實(shí)際工作問題處理中。

l 與時(shí)俱進(jìn) 課程保持前瞻性，案例和內(nèi)容保持迭代更新，更好的把AI的理論和實(shí)際相結(jié)合，AI作為一個(gè)行業(yè)工具，可以更好的融入到我們的行業(yè)中，去有效的提升，改進(jìn)我們工作。

l 創(chuàng)新性和創(chuàng)造性 甄老師做過心理學(xué)工作坊，個(gè)人成長訓(xùn)練營，，融合了心理學(xué)、結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，讓算法，算力，和數(shù)據(jù)更好的融合，體現(xiàn)在課程的新穎性和創(chuàng)新性，可以更好的適應(yīng)到我們每個(gè)學(xué)員中，學(xué)以致用，另外鼓勵和啟發(fā)大家在自己行業(yè)上大膽的運(yùn)用和創(chuàng)新，把學(xué)習(xí)的東西落地。

主講課程

一、AI和大模型

《人工智能入門到精通》

《ChatGPT基礎(chǔ)和實(shí)戰(zhàn)》

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型

《數(shù)字化思維、轉(zhuǎn)型困局和0點(diǎn)突破》

《用AI驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

三、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)管理

《互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)探索：從敏捷開發(fā)、精益數(shù)據(jù)到微服務(wù)》

報(bào)名詳情：

培訓(xùn)費(fèi)5380元（含資料費(fèi)、午餐費(fèi)、專家演講費(fèi)）；住宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理；

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主題

上課時(shí)間

2025年09月26-27日 廣州

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費(fèi)用

聯(lián)系人

先生 女士

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