一、人工智能的概念及相關(guān)技術(shù)分析
1、人工智能的概念及技術(shù)特征
（1）什么是人工智能？
（2）人工智能有哪些關(guān)鍵特征？
（3）人工智能的分類及研究方向
（4）人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
（5）人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的融合關(guān)系
2、人工智能實(shí)現(xiàn)的支撐環(huán)境—產(chǎn)品與器件
（1）智能軟硬件
（2）智能機(jī)器人
（3）智能運(yùn)載工具
（4）虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)
（5）智能終端
（6）物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)器件等
3、人工智能涉及的相關(guān)技術(shù)分析
（1）人工智能技術(shù)涉及的三個(gè)層次—感知、認(rèn)知、執(zhí)行
（2）感知技術(shù)—機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、模式識(shí)別等（如：物聯(lián)網(wǎng)）
（3）認(rèn)知技術(shù)—機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)（如：大數(shù)據(jù)）
（4）執(zhí)行技術(shù)—硬件技術(shù)、軟件技術(shù)、計(jì)算實(shí)施技術(shù)（如：云計(jì)算）等
（5）人工智能的關(guān)鍵技術(shù)—物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中心和超寬帶
二、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺(tái)的構(gòu)建與設(shè)計(jì)
1、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)融合應(yīng)用的思路與策略
2、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺(tái)的構(gòu)建原則
3、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
4、“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”的邏輯分層架構(gòu)
（1）邏輯分層架構(gòu)
（2）物聯(lián)網(wǎng)感知層
（3）接入層與傳輸層
（4）云+大數(shù)據(jù)+AI服務(wù)層（IAAS+PAAS）
（5）“物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”邏輯分層架構(gòu)的設(shè)計(jì)
（6）邏輯分層架構(gòu)總體設(shè)計(jì)方案
（7）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
（8）統(tǒng)一平臺(tái)子系統(tǒng)級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì)
（9）數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)方案
（10）標(biāo)準(zhǔn)體系
（11）安全體系
（12）人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)融合平臺(tái)的創(chuàng)新應(yīng)用
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域、價(jià)值分析與應(yīng)用潛力評(píng)估
1、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域及價(jià)值分析
（1）人工智能應(yīng)用涵蓋的行業(yè)及領(lǐng)域分析與判斷
（2）人工智能應(yīng)用給行業(yè)帶來(lái)價(jià)值的定性分析
（3）人工智能應(yīng)用給行業(yè)帶來(lái)價(jià)值的定量分析（市場(chǎng)前景預(yù)測(cè)及價(jià)值分析）
2、各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)及優(yōu)劣勢(shì)分析
（1）各行業(yè)人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)分析
（2）各行業(yè)人工智能發(fā)展的優(yōu)劣勢(shì)分析
3、各行業(yè)人工智能市場(chǎng)應(yīng)用的潛力評(píng)估
（1）評(píng)估角度一：組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)
人工智能戰(zhàn)略視野與方向
創(chuàng)新文化
對(duì)人工智能技術(shù)的組織性承諾
組織靈活性
組織驅(qū)變力
人工智能相關(guān)人才與技術(shù)能力
（2）評(píng)估角度二：數(shù)據(jù)、工作流與技術(shù)基礎(chǔ)
可獲取的數(shù)據(jù)量
數(shù)據(jù)積累程度
數(shù)據(jù)儲(chǔ)存流程成熟完善
數(shù)據(jù)整潔度
數(shù)據(jù)有良好的記錄與說(shuō)明文檔
工作流自動(dòng)化程度
對(duì)人工智能友好的IT系統(tǒng)
（3）評(píng)估角度三：人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)
應(yīng)用場(chǎng)景清晰度
人工智能運(yùn)用準(zhǔn)備的成熟度
部署人工智能應(yīng)用的歷史經(jīng)驗(yàn)
解決方案服務(wù)機(jī)構(gòu)合作情況
（4）評(píng)估結(jié)果的運(yùn)用與企業(yè)人工智能發(fā)展策略及建議
四、人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
1、人工智能在汽車行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）整車的智能營(yíng)銷
（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品優(yōu)化
（3）銷量預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)的智能生產(chǎn)優(yōu)化
（4）零部件的預(yù)測(cè)性維修
（5）駕駛輔助系統(tǒng)
（6）未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)
2、人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）醫(yī)美、齒科等機(jī)構(gòu)基于購(gòu)買預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷
（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輔助診斷
（3）醫(yī)療圖像分析
（4）提高篩選生物標(biāo)志物速度，進(jìn)行藥物有效性、安全性預(yù)測(cè)評(píng)估
（5）未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)
3、人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）預(yù)測(cè)性風(fēng)控
（2）智能交易策略
（3）智能客服
（4）智能投資顧問(wèn)
（5）未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)
4、人工智能在消費(fèi)品與零售領(lǐng)域行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析
（1）精準(zhǔn)營(yíng)銷與個(gè)性化推薦系統(tǒng)
（2）智能店鋪管理
（3）產(chǎn)品銷量銷量預(yù)測(cè)與供應(yīng)鏈優(yōu)化
（4）無(wú)人超市
（5）未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)
5、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域
（1）Oracle智能聊天機(jī)器人及技術(shù)
（2）無(wú)人倉(cāng)、無(wú)人車、無(wú)人機(jī)加速行業(yè)進(jìn)化
五、人工智能在智能交通行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用案例分析
1、智能交通系統(tǒng)的概念及優(yōu)勢(shì)
（1）智能交通系統(tǒng)的概念
（2）智能交通系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)
緩解擁堵
降低事故
節(jié)能環(huán)保
（3）人工智能技術(shù)與智能交通技術(shù)之間的關(guān)系
（4）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智能交通技術(shù)之間的關(guān)系
（5）智能交通的主要子系統(tǒng)介紹
（6）出行信息子系統(tǒng)介紹
（7）交通管理子系統(tǒng)介紹
（8）公共交通子系統(tǒng)介紹
（9）車輛控制子系統(tǒng)介紹
（10）商用貨運(yùn)管理子系統(tǒng)介紹
（11）電子收費(fèi)子系統(tǒng)介紹
（12）緊急救援子系統(tǒng)介紹
2、人工智能技術(shù)在智能交通行業(yè)應(yīng)用
（1）滴滴人工智能調(diào)度系統(tǒng)
（2）斑馬互聯(lián)網(wǎng)汽車智慧停車
（3）易華錄智能交通管控平臺(tái)+百度地圖
（4）大華人工智能交通攝像機(jī)
（5）日本人工智能分析交通擁堵情況新技術(shù)
（6）Facebook人工智能在交通行業(yè)應(yīng)用
（7）大眾汽車人工智能技術(shù)自動(dòng)停車和充電
（8）百度人工智能在智能交通應(yīng)用
（9）我國(guó)智能交通重點(diǎn)領(lǐng)域分析
（10）水路運(yùn)輸智能化
（11）航空運(yùn)輸智能化
（12）公交交通智能化
（13）軌道交通智能化
（14）高速公路智能化
（15）無(wú)人駕駛與智能交通
車路協(xié)同
智能車路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù) 

博士
北京信息科技大學(xué)副教授
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?br /> IEEE Access等SCI期刊特約審稿人
中博智學(xué)教育公司常年簽約講師。
在AI技術(shù)高速發(fā)展的今天，王老師希望憑借他在深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)方面完整的知識(shí)體系及融會(huì)貫通的能力，加上深厚的數(shù)學(xué)功底，通過(guò)技術(shù)培訓(xùn)和咨詢?yōu)樾畔⑼ㄐ拧⒏咝？蒲袌F(tuán)隊(duì)、AI從業(yè)者長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展助一臂之力！在軟件測(cè)試流程設(shè)計(jì)及優(yōu)化、自動(dòng)化測(cè)試框架的實(shí)現(xiàn)、性能優(yōu)化等領(lǐng)域具有多年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)自動(dòng)化測(cè)試解決方案的制定與實(shí)施。
【主要工作】
長(zhǎng)期從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究生、自動(dòng)化測(cè)試、企業(yè)員工教學(xué)培訓(xùn)與地震人工智能科研工作；多次參與行業(yè)人工智能技術(shù)引用研討及大會(huì)發(fā)言；在大唐電信、中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院等單位長(zhǎng)期全職、兼職從事深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的培訓(xùn)及軟件研發(fā)；在高校從事數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)教學(xué)8年。
【主要研究領(lǐng)域】
基于對(duì)AI行業(yè)的長(zhǎng)期研究，對(duì)現(xiàn)在AI技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)、深度學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo)、地震人工智能、自動(dòng)化測(cè)試、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、TD-LTE都有著深入的理解，并且也一直在一線從事相關(guān)項(xiàng)目的咨詢服務(wù)工作，積累的豐富的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，保證課程的時(shí)效性和落地性，課程受到相關(guān)高校以及相關(guān)政府部門的高度好評(píng)。
【授課特點(diǎn)】
既有雄厚而扎實(shí)的AI理論基礎(chǔ)、精湛而熟練的技術(shù)，又有豐富的理論及實(shí)踐教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和技巧，做過(guò)項(xiàng)目課題、參加過(guò)通信計(jì)費(fèi)結(jié)算軟件、建筑軟件、遙感圖像處理軟件、地震預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)等軟件開(kāi)發(fā)工作。
在長(zhǎng)期的教學(xué)與培訓(xùn)實(shí)踐中形成了獨(dú)具特色、自成體系的教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)方法，最大特點(diǎn)在于以人文的思想與方法進(jìn)行教學(xué)，生動(dòng)活潑，富于激情與感染力；教學(xué)針對(duì)性強(qiáng)，知識(shí)全面、思路清晰、邏輯嚴(yán)密、結(jié)合豐富的案例進(jìn)行教學(xué)，深入淺出、詼諧幽默；通過(guò)互動(dòng)教學(xué)，解決學(xué)員在實(shí)際工作中遇到的各種問(wèn)題，讓學(xué)員在短時(shí)間內(nèi)取得較大收獲。教授過(guò)得學(xué)院上千人，學(xué)生對(duì)教學(xué)效果評(píng)估滿意率均達(dá) 90%以上。
【精品課程】
人工
智能 人工智能技術(shù)概述及發(fā)展前景展望：人工智能背景與歷史、深度學(xué)習(xí)、腦認(rèn)知、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì) Python基礎(chǔ)：列表、元組、字符串、字典、條件、循環(huán)控制、函數(shù)、異常處理、文件操作、多線程
大數(shù)據(jù)處理：Numpy、Pandas、Matplotilb、OpenCV、特征抽取、特征轉(zhuǎn)換、歸一化 機(jī)器學(xué)習(xí)：線性回歸、KNN、邏輯回歸、梯度下降算法、牛頓法、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT算法、支持向量機(jī)、K-means、樸素貝葉斯算法、隱馬爾可夫模型、最大熵模型
深度學(xué)習(xí)平臺(tái)：TensorFlow、PyTorch、Keras
深度學(xué)經(jīng)典模型及應(yīng)用：
CNN、RNN、LSTM、GAN、Seq2Seq

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：Q-Learning、Sarsa、DQN、Policy Gradient、Actor Critic 爬蟲(chóng)技術(shù)：urllib3、requests、lxml、bs4、Srapy、Selenium、PhantomJS
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)階實(shí)踐：人臉識(shí)別系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)、情感分析系統(tǒng)、智能對(duì)話系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述及演變趨勢(shì) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)
MapReduce技術(shù)架構(gòu) Hadoop 分布式程序開(kāi)發(fā)
Spark內(nèi)存程序開(kāi)發(fā) HBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原理及應(yīng)用
MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 協(xié)同過(guò)濾——基于用戶的顯式推薦算法
協(xié)同過(guò)濾——隱式評(píng)級(jí)及基于物品的過(guò)濾 內(nèi)容過(guò)濾機(jī)及分類——基于物品屬性的過(guò)濾
算法評(píng)估及KNN 概率及樸素貝葉斯：貝葉斯定理、非結(jié)構(gòu)化文本分類
聚類：K-MEANS聚類、SSE及散度

【近幾年主持、參與的科研項(xiàng)目】
（1）國(guó)家自然科學(xué)基金，模擬地震監(jiān)測(cè)波形記錄矢量化關(guān)鍵算法研究與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（國(guó)家級(jí)，主持）。
（2）大唐電信軟件公司計(jì)費(fèi)結(jié)算部工程師，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了內(nèi)蒙聯(lián)通計(jì)費(fèi)結(jié)算系統(tǒng)，河北鐵通計(jì)費(fèi)系統(tǒng)，河南移動(dòng)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)。
（3）多次指導(dǎo)學(xué)生參加阿里天池杯大數(shù)據(jù)競(jìng)賽，2015年度40個(gè)國(guó)家2100支隊(duì)伍參與的“淘寶穿衣搭配算法” 競(jìng)賽決賽取得排名189名；2016年度40個(gè)國(guó)家3046支隊(duì)伍參與的“機(jī)場(chǎng)客流量的時(shí)空分布預(yù)測(cè)”競(jìng)賽決賽中決賽排名115名，優(yōu)異成績(jī)；2017年，在全球1143支隊(duì)伍參與的“余震捕捉AI大賽”中指導(dǎo)學(xué)生排名45名。
（4）中博教育人工智能研發(fā)部技術(shù)總監(jiān)，人工智能公考軟件技術(shù)負(fù)責(zé)人。
（5）校級(jí)人才引進(jìn)支持計(jì)劃A類（人工智能方向），主持。
（6）中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局工作項(xiàng)目子課題，陸域天然氣水合物大數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)挖掘方向）（省部級(jí)，排名第2）。
（7）中國(guó)地震局教師科研基金，活動(dòng)斷裂帶重點(diǎn)區(qū)域用地變化檢測(cè)技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（省部級(jí)，主持）。
（8）中央高?；究蒲袆?chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目子課題，基于多源地震遙感數(shù)據(jù)融合的斷層識(shí)別技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（9）國(guó)家重大科技專項(xiàng)子課題，高分遙感應(yīng)急示范工程先期攻關(guān)項(xiàng)目--多源地震信息融合技術(shù)研究（數(shù)據(jù)挖掘方向）（國(guó)家級(jí)，排名第2）。
（10）中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)青年教師資助計(jì)劃，基于HRTEM和STM圖像的石墨烯晶體結(jié)構(gòu)缺陷識(shí)別（數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘方向）（主持）。
（11）中國(guó)地震局教師科研基金，主震地震參數(shù)與后續(xù)最大地震震級(jí)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系研究（人工智能方向）（排名第2）。
（12）河北省科學(xué)技術(shù)廳河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的流體觀測(cè)數(shù)據(jù)前兆異常自動(dòng)識(shí)別算法研究（人工智能方向）（排名第3）。
（13）校級(jí)教育研究與教學(xué)改革項(xiàng)目， 情景式教學(xué)方法在《UML與設(shè)計(jì)模式》教學(xué)中的應(yīng)用（主持）。
【近幾年發(fā)表的論文（第一作者）】
(1)A new program on digitizing analog seismograms, Computers & Geosciences, 2016, 93,70-76.(SCI，IF 2.8)
(2)Recognition of Defect Structure of Graphene by Image Processing Technique, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2014, 11(2), 391-395. (SCI)
(3)Recognition of amount of carbon atoms of graphite STM images, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2011, 8(11), 2204-2208. (SCI)
(4)Recognition of atomically-resolved STM images of graphite, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2010, 7(2), 404-407 (SCI)
(5)Recognition of chiral vector angle of individual single-walledcarbon nanotubes by image processing techniques, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2009, 6 (5), 1008-1012. (SCI)
(6) Land use Change Detecting using Remote Sensing in Xiadian Fault Zone, Journal of Residuals Science & Technology, 2016,12(8), 185-186. (SCI 刊源)
(7)Fault Diagnosis of Sucker-Rod Pumping System Using Support Vector Machine, Communications in Computer and Information Science, 2012, 289,179-189.(EI)
(8)Study of oil-gas yield model of a suck-rod pumping well based on thedata mining of pump dynamometer cards，The 2th International Conference onComputer Science and Service System, 2012.
(9)Recognition of topology feature of Graphene by image processing technique, Advanced Materials Research, 2013, 756-759: 4133-4137. (EI)
(10)Analysis of the Relationship between Main Shock and Aftershocks Based on Association Rules, Advanced Materials Research , 2013, 760 -762: 1174-1177 (EI).
(11)Energy Field Filling of NEIC Broadband Radiated Energy Catalogue Based on Method of Least Squares, Advanced Materials Research (Volumes 760-762), 1339-1342, 2013. (EI)
(12)A New Curve Tracing Algorithm Based on Local Feature in the Vectorization of Paper Seismograms, Sensors & Transducers Journal, 2014 165: 108-111, 2014. (EI)
(13)Spatial characteristics of the major surface rupture in Lushan area to the south of Dujiangyan city by analyzing remote sensing images, 2014 International Conference on Information GIS and Resource Management, 2014.
(14)Researches on key algorithms in analogue seismogram records vectorization，Sensors & Transducers Journal, 2014, 178 (9): 209-213.
(15)A new waveform mosaic algorithm in the vectorization of paper seismograms, Sensors & Transducers Journal,Vol. 2014, 182 (11), 203-206.
(16)Energy field filling of neic broadband radiated energy catalogue based on Support Vector Machine regression model, Applied Mechanics and Materials. 2014, 687-691, 1514-1517. (EI)
(17)Analysis of the relationship between apparent stress and main-after shocks magnitude difference on association rules, energy education science and technology part a. 2015. 33(1): 425-434.
【主要培訓(xùn)經(jīng)歷】
1、擁有5年以上的通信行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)，先后為全國(guó)多家通信公司有過(guò)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)合作及授課。曾為北京大唐電信、河北聯(lián)通等多家省市通信公司講授大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、AI研發(fā)技術(shù)系統(tǒng)培訓(xùn)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)。
2、曾為溫州大學(xué)、石家莊鐵道大學(xué)、中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院及北京城市學(xué)院等多家院校講授《人工智能算法在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類上的應(yīng)用（CNN及Reinforcement Learning）》、《人工智能技術(shù)概述及典型算法培訓(xùn)》、《人工智能在地學(xué)資料文本數(shù)據(jù)挖掘方向的應(yīng)用》、《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》、《數(shù)字圖像處理》、《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》等高級(jí)核心課程。 

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級(jí)數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標(biāo)：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識(shí)2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費(fèi)和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控應(yīng)對(duì)策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識(shí)別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機(jī)遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時(shí)）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)5、 智能社會(huì)6、 高效智能社會(huì)服務(wù)7、 社會(huì)治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機(jī)遇（約1.5小時(shí)）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度劃分 圖像識(shí)別維度：人臉識(shí)別，遠(yuǎn)程支付，遠(yuǎn)程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識(shí)別，OCR技術(shù) 語(yǔ)音識(shí)別維度：智能客服機(jī)器人，智能語(yǔ)音導(dǎo)航，智能營(yíng)銷催收機(jī)器人 自然語(yǔ)言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。a)圖像處理，圖像識(shí)別i.日常生活中的刷臉，人臉識(shí)別，火車進(jìn)站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語(yǔ)音處理，語(yǔ)音識(shí)別i.科大訊飛語(yǔ)音輸入法的場(chǎng)景ii.搜狗智能機(jī)器翻譯筆的應(yīng)用場(chǎng)景c)自然語(yǔ)言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景二．常見(jiàn)人工智能的算法，主流的應(yīng)..

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• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法

   

  第1 章 人工智能時(shí)代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)的進(jìn)化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時(shí)代的商業(yè)模式第2 章 無(wú)行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認(rèn)知1 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的下半場(chǎng)――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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