课程大纲:
1.1 人工智能发展背景及驱动力分析
1.1.1 人工智能发展历史与现状
1.1.2 人工智能发展的驱动因素
1.1.2.1 计算力提升突破瓶颈
1.1.2.2 机器学习算法取得重大突破
1.1.2.3 社会理解与接受程度广泛提升
1.1.2.4 物联网、
大数据、云计算技术提供人工智能的发展基础
1.1.3 国内人工智能企业生态分析
1.2 人工智能发展过程中具有社会意义的重要事件介绍
1.3 人工智能产业发展现状分析（技术与应用角度）
1.3.1 从技术的视觉分析
1.3.1.1 专注于技术研发的通用型人工智能企业介绍
1.3.1.2 专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业介绍
1.3.2 从应用的视觉分析
1.3.2.1 数据基础较好的行业应用场景分析（包括：金融、医疗、汽车、零售等）
1.4 我国人工智能的应用领域及发展目标
1.4.2 智能农业领域的应用
1.4.3 智能物流领域的应用
1.4.4 智能金融领域的应用
1.4.5 智能商务领域的应用
1.4.6 智能家居领域的应用
1.4.7 发展目标：形成智能经济、智能社会
1.5 人工智能未来发展的预测
2. 人工智能的概念及相关技术分析
2.1 人工智能的概念及技术特征
2.1.1 什么是人工智能？
2.1.2 人工智能有哪些关键特征？
2.1.3 人工智能的分类及研究方向
2.1.4 专用人工智能与通用人工智能的区别
2.1.5 人工智能与机器学习、深度学习的关系
2.1.6 人工智能与物联网、云计算和大数据的融合关系
2.2 人工智能实现的支撑环境—产品与器件
2.2.1 智能软硬件
2.2.2 智能机器人
2.2.3 智能运载工具
2.2.4 虚拟现实与增强现实
2.2.5 智能终端
2.2.6 物联网基础器件等
2.3 人工智能涉及的相关技术分析
2.3.1 人工智能技术涉及的三个层次—感知、认知、执行
2.3.2 感知技术—机器视觉、语音识别、模式识别等（如：物联网）
2.3.3 认知技术—机器学习、深度学习等技术（如：大数据）
2.3.4 执行技术—硬件技术、软件技术、计算实施技术（如：云计算）等
2.3.5 人工智能的关键技术—物联网、云计算、大数据、数据中心和超宽带
2.4 人工智能与物联网、云计算、大数据技术的融合应用
3. 人工智能的应用领域、价值分析与应用潜力评估
3.1 人工智能的应用领域及价值分析
3.1.1 人工智能应用涵盖的行业及领域分析与判断
3.1.2 人工智能应用给行业带来价值的定性分析
3.1.3 人工智能应用给行业带来价值的定量分析（市场前景预测及价值分析）
3.2 各行业人工智能的发展基础及优劣势分析
3.2.1 各行业人工智能的发展基础分析
3.2.2 各行业人工智能发展的优劣势分析
3.3 各行业人工智能市场应用的潜力评估
3.3.1 评估角度一：组织机构基础
3.3.1.1 人工智能战略视野与方向
3.3.1.2 创新文化
3.3.1.3 对人工智能技术的组织性承诺
3.3.1.4 组织灵活性
3.3.1.5 组织驱变力
3.3.1.6 人工智能相关人才与技术能力
3.3.2 评估角度二：数据、工作流与技术基础
3.3.2.1 可获取的数据量
3.3.2.2 数据积累程度
3.3.2.3 数据储存流程成熟完善
3.3.2.4 数据整洁度
3.3.2.5 数据有良好的记录与说明文档
3.3.2.6 工作流自动化程度
3.3.2.7 对人工智能友好的IT系统
3.3.3 评估角度三：人工智能应用基础
3.3.3.1 应用场景清晰度
3.3.3.2 人工智能运用准备的成熟度
3.3.3.3 部署人工智能应用的历史经验
3.3.3.4 解决方案服务机构合作情况
3.3.4 评估结果的运用与企业人工智能发展策略及建议
4. 5G+人工智能的应用场景与业务创新案例分析
人工智能在金融、医疗、汽车、零售行业价值链各环节上的应用场景分析。
4.1 人工智能在汽车行业的应用场景与业务创新案例分析
4.1.1 整车的智能营销
4.1.2 数据驱动的产品优化
4.1.3 销量预测驱动的智能生产优化
4.1.4 零部件的预测性维修
4.1.5 驾驶辅助系统
4.2 人工智能在医疗行业的应用场景与业务创新案例分析
4.2.1 医美、齿科等机构基于购买预测的精准营销
4.2.2 数据驱动的辅助诊断
4.2.3 医疗图像分析
4.2.4 提高筛选生物标志物速度，进行药物有效性、安全性预测评估
4.3 人工智能在金融行业的应用场景与业务创新案例分析
4.3.1 预测性风控
4.3.2 智能交易策略
4.3.3 智能客服
4.3.4 智能投资顾问
4.4 人工智能在消费品与零售领域行业的应用场景与业务创新案例分析
4.4.1 精准营销与个性化推荐系统
4.4.3 产品销量销量预测与供应链优化
4.4.4 无人超市
4.5 自动驾驶领域
4.6 Oracle智能聊天机器人及技术
4.7 无人仓、无人车、无人机加速行业进化
5. 5G+人工智能在智能交通行业的创新应用案例分析
5.1 智能交通系统的概念及优势
5.1.1 智能交通系统的概念
5.1.2 智能交通系统优势
5.1.2.1 缓解拥堵
5.1.2.2 降低事故
5.1.2.3 节能环保
5.1.3 人工智能技术与智能交通技术之间的关系
5.1.4 物联网技术与智能交通技术之间的关系
5.2 智能交通的主要子系统介绍
5.2.1 出行信息子系统介绍
5.2.2 交通管理子系统介绍
5.2.3 公共交通子系统介绍
5.2.4 车辆控制子系统介绍
5.2.5 商用货运管理子系统介绍
5.2.6 电子收费子系统介绍
5.2.7 紧急救援子系统介绍
5.3 人工智能技术在智能交通行业应用
5.3.1 滴滴人工智能调度系统
5.3.2 斑马互联网汽车智慧停车
5.3.3 易华录智能交通管控平台+百度地图
5.3.4 大华人工智能交通摄像机
5.3.5 日本人工智能分析交通拥堵情况新技术
5.3.6 Facebook人工智能在交通行业应用
5.3.7 大众汽车人工智能技术自动停车和充电
5.3.8 百度人工智能在智能交通应用
5.4 我国智能交通重点领域分析
5.4.1 水路运输智能化
5.4.2 航空运输智能化
5.4.3 公交交通智能化
5.4.4 轨道交通智能化
5.4.5 高速公路智能化
5.4.6 无人驾驶与智能交通
5.4.6.1 车路协同
5.4.6.2 智能车路协同关键技术
6. 人工智能融合物联网、云计算、大数据技术的各行业创新应用案例分析
6.1 “人工智能+农业”创新应用案例分析
6.1.1 “人工智能+农业”整体架构方案
6.1.2 “人工智能+农业”逻辑分层架构（基于物联网+云+大数据+AI的架构）
6.1.3 物联网的创新应用—在农田和设备中部署GPS和传感器，采集数据
6.1.4 大数据的创新应用—数据分析及挖掘，提高农业的精准性
6.1.5 云技术的创新应用—通过虚拟机在供应链中共享信息
6.1.6 人工智能+农业—实现应用创新与价值增值
6.2 “人工智能+医疗”创新应用案例分析
6.2.1 “人工智能+医疗”整体架构方案
6.2.2 “人工智能+医疗”逻辑分层架构（基于物联网+云+大数据+AI的架构）
6.2.3 物联网的创新应用—采集数据与智能感知
6.2.4 大数据的创新应用—数据分析及挖掘，提高医疗精准性
6.2.5 云技术的创新应用—数据容灾与备份
6.2.6 人工智能+医疗—解决医学难题
6.3 “人工智能+教育”创新应用案例分析
6.3.1 “人工智能+教育”整体架构方案
6.3.2 “人工智能+教育”逻辑分层架构（基于物联网+云+大数据+AI的架构）
6.3.3 物联网的创新应用—多渠道采集数据
6.3.4 大数据的创新应用—数据分析及挖掘，提高教学服务精准性
6.3.5 云技术的创新应用—海量教学课件的存储与快速查找
6.3.6 人工智能+教育—深度学习，量身定制
6.4 “人工智能+银行业”创新应用案例分析
6.4.1 “人工智能+银行业”整体架构方案
6.4.2 “人工智能+银行业”逻辑分层架构（基于物联网+云+大数据+AI的架构）
6.4.3 物联网的创新应用—采集数据
6.4.4 大数据的创新应用—数据分析及挖掘，提高业务个性化水平
6.4.5 云技术的创新应用—去IOE，降低成本
6.4.6 人工智能+银行业—智慧投资与理财
7. ChatGPT应用场景及行业布局
7.1ChatGPT应用总体思路：运用ChatGPT技术方案及思想赋能行业数智化转型及落地实施
7.2ChatGPT应用场景及行业领域分析
7.3ChatGPT+机器人场景应用方案及布局
7.3.1ChatGPT生成式预训练模型升级各行业机器人
7.3.2ChatGPT+行业机器人赋能行业应用
7.4ChatGPT聊天机器人+智慧家庭应用方案及布局
7.4.1ChatGPT聊天机器人精心陪伴老人
7.4.2ChatGPT聊天机器人陪伴儿童成长
7.5基于ChatGPT聊天机器人的智能客服应用
7.6ChatGPT+工业场景应用方案及布局
7.6.1GPT生成式预训练模型+专家系统融合应用
7.6.2GPT生成式预训练模型优化专家系统
7.6.3GPT预训练优化模型提高产品质检效率
7.6.4GPT预训练优化模型提高设备预测性维护的能力
7.6.5GPT预训练优化模型提高设备精准故障定位的能力
7.7ChatGPT+农业场景应用方案及布局
7.8ChatGPT+医疗场景应用方案及布局
7.9ChatGPT+教育场景应用方案及布局
7.10ChatGPT+金融场景应用方案及布局
7.11ChatGPT+展览宣传场景应用方案及布局
8.企业发展人工智能的思路、策略及建议
8.1企业发展人工智能的思路及策略
8.1.1企业该如何借力人工智能？
8.1.2企业发展人工智能的总体思路
8.1.3企业发展人工智能的战略框架
8.2企业人工智能应用机会的定位
8.2.1明确人工智能对业务有何意义与影响
8.2.2研究学习同行业企业与技术企业的应用场景
8.2.3选择与自身业务契合的人工智能目标
8.3企业发展人工智能的核心驱动力审视与打造
8.3.1驱动力之一：领导层的决心与支持
8.3.4驱动力之四：培养人工智能人才
8.4企业发展人工智能配套能力的具体建议
8.4.1建议一：建立专项部门或负责小组，在组织间打通资源信息，并尽快执行
8.4.2建议二：对内鼓励内部创新孵化，对外善用
资本运作手段，加速人工智能能力进程
8.4.3建议三：对现有员工进行持续的人工智能教育
8.4.4建议四：积累数据—从现在开始（最重要的建议）
9.课程总结：
（1）重点知识回顾与总结；
（2）互动与讨论：问与答。
就学员提出的问题进行分析、讨论、模拟演练和点评。
（四）课程特色
项目案例演示+学习成果（项目解决方案）评估
