4、風險應對：識別并應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI應用中的挑戰(zhàn)與風險。
課程大綱：
第一天：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI基礎
第一章：引言與數(shù)字化轉(zhuǎn)型概述
1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義與背景
1.1.1 當前企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
1.1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然趨勢
1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本概念
1.2.1 定義與核心要素
1.2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標與期望
第二章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎與優(yōu)勢
2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎框架
2.1.1 技術(shù)基礎
2.1.2 數(shù)據(jù)基礎
2.1.3 組織與文化基礎
2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢分析
2.2.1 提升運營效率
2.2.2 優(yōu)化客戶體驗
2.2.3 創(chuàng)新業(yè)務模式
第三章：數(shù)字化工具與AI基礎知識
3.1 數(shù)字化工具介紹
3.1.1 辦公軟件的應用
3.1.2 項目管理工具的選擇與使用
3.1.3 營銷工具的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.2 AI的基礎知識概覽
3.2.1 人工智能的定義與發(fā)展
3.2.2 AI的類型與關(guān)鍵技術(shù)
3.2.3 AI的工作原理與運行機制
第四章：AI的實際應用與案例
4.1 AI在日常生活中的應用
4.1.1 智能家居與語音助手
4.1.2 智能出行與導航
4.1.3 AI在娛樂與教育中的應用
4.2 AI在各行各業(yè)的應用案例
4.2.1 金融行業(yè)AI應用實例
4.2.2 醫(yī)療行業(yè)AI應用實例
4.2.3 制造業(yè)AI應用初探
第二天：AI在制造業(yè)的深度應用場景與挑戰(zhàn)
第五章：AI在制造業(yè)的應用場景
5.1 智能生產(chǎn)
5.1.1 智能生產(chǎn)的定義與特點
5.1.2 AI如何提高生產(chǎn)效率與質(zhì)量
5.1.3 案例：智能工廠的實踐與效果
5.2 設備維護與預測性維護
5.2.1 設備維護的重要性與挑戰(zhàn)
5.2.2 AI在預測性維護中的應用
5.2.3 案例：設備故障預測的成功案例
第六章：AI在制造業(yè)中的實際應用與優(yōu)化
6.1 AI優(yōu)化生產(chǎn)流程與庫存管理
6.1.1 AI在生產(chǎn)流程優(yōu)化中的作用
6.1.2 AI在庫存管理中的應用與效果
6.1.3 案例：AI驅(qū)動的生產(chǎn)優(yōu)化實例
6.2 AI在供應鏈與客戶服務中的應用
6.2.1 AI如何提高供應鏈效率
6.2.2 AI在物流與客戶服務中的創(chuàng)新
6.2.3 案例：智能供應鏈管理與智能客服
第七章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應用的挑戰(zhàn)與解決方案
7.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的常見問題與應對
7.1.1 數(shù)據(jù)管理與安全問題
7.1.2 技術(shù)實施的困難與突破
7.1.3 案例：數(shù)據(jù)隱私問題的應對策略
7.2 組織與管理挑戰(zhàn)與變革管理
7.2.1 員工培訓與適應
7.2.2 組織結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化
7.2.3 案例：數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的變革管理實踐
第八章：總結(jié)與未來展望
8.1 課程總結(jié)與關(guān)鍵點回顧
8.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應用的核心價值
8.1.2 制造業(yè)中AI應用的現(xiàn)狀與趨勢
8.2 未來展望與發(fā)展方向
8.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來趨勢預測
8.2.2 AI技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展方向
8.2.3 案例：未來的智能制造與智能工廠
講師介紹：
甄文智老師：
教育及資格認證：
◇ 西安電子科技大學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：深圳大學校外研究生導師
◇ 現(xiàn)任：深圳市拓步大數(shù)據(jù)有限公司CTO
實戰(zhàn)經(jīng)驗：
甄老師擁有二十年技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品運營、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)經(jīng)驗，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、頂級學府和大型國企提供了優(yōu)質(zhì)服務。甄老師常年活躍在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)、智能穿戴設備大數(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)由淺入深的完成個性化的高效益低成本實施數(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)，高性能服務器的開發(fā)，同時為了應對用戶量的增長，參與了騰訊大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，在大量普通服務器集群的方式提供數(shù)據(jù)服務。
曾就職深圳有伴科技有限公司，任首席技術(shù)官，十年時間做了一家用戶量1.4億，最高日活500W，為0-8歲的兒童提供了一個營養(yǎng)，有價值的兒童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。實現(xiàn)了更好的為客戶服務。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。
風格特點：
◇ 學科深入淺出 課程的獨到之處是用多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗和科班出身的AI理論相結(jié)合，可以更有效的，更好的應用到自己的實際工作問題處理中。
◇ 與時俱進 課程保持前瞻性，案例和內(nèi)容保持迭代更新，更好的把AI的理論和實際相結(jié)合，AI作為一個行業(yè)工具，可以更好的融入到我們的行業(yè)中，去有效的提升，改進我們工作。
◇ 創(chuàng)新性和創(chuàng)造性 甄老師做過心理學工作坊，個人成長訓練營，，融合了心理學、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，可以更好的適應到我們每個學員中，學以致用，另外鼓勵和啟發(fā)大家在自己行業(yè)上大膽的運用和創(chuàng)新，把學習的東西落地。
主講課程
一、AI和大模型
《人工智能入門到精通》
《ChatGPT基礎和實戰(zhàn)》
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型
《數(shù)字化思維、轉(zhuǎn)型困局和0點突破》
《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》
