● 熟悉社會常見的人工智能應(yīng)用，強(qiáng)化對智能的認(rèn)知；

● 厘清大數(shù)據(jù)、人工智能體系中的關(guān)鍵問題；

● 掌握大數(shù)據(jù)推動人工智能技術(shù)發(fā)展的主線技術(shù)邏輯；

● 熟悉掌握新興技術(shù)成熟度曲線，把握未來技術(shù)發(fā)展趨勢；

● 了解人工智能主要流派與基本原理、主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

● 了解數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺、人工智能主要技術(shù)架構(gòu)；

● 熟悉主流人工智能落地的商業(yè)形態(tài)及人工智能人才體系、產(chǎn)業(yè)投融資現(xiàn)狀態(tài)；

● 掌握數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的創(chuàng)新原理和熟悉人工智能在各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用；

● 通過案例實(shí)踐深入熟悉掌握基于人工智能在業(yè)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新變革之法。

導(dǎo)入1：現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代，現(xiàn)在是人工智能時代

案例：“我的一天”

研討：(GP-分組對抗記分點(diǎn))感受智能化，分組討論描述“你的一天”，并指出哪些應(yīng)用或名詞是和人工智能緊密相關(guān)？

導(dǎo)入2：“人工智能威脅論（一）”

案例：人工智能的技術(shù)發(fā)展，對人類來說到底是生存還是毀滅？

研討：(GP-分組對抗記分點(diǎn))分組匯總每位同學(xué)的觀點(diǎn)

備注：GP-為短時時間討論，一般不超過5分鐘，LGP為長時間討論，一般在5-20分鐘；GP活動將根據(jù)現(xiàn)場情況發(fā)起或不發(fā)起，非固定活動。LGP同。

第一講：大數(shù)據(jù)時代特征與人工智能國家戰(zhàn)略

一、從互聯(lián)網(wǎng)到大數(shù)據(jù)時代的演變過程

1. 從互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、移動互聯(lián)網(wǎng)看人類在線化過程

2. 人類在線化過程與行為數(shù)據(jù)的關(guān)系

案例分析：以商業(yè)購物場景為例，分析人類活動的在線變化及其產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)

小組研討：(GP)分組設(shè)計其他場景,延伸到物聯(lián)傳感網(wǎng)

3. 大數(shù)據(jù)的來源與全球數(shù)增長情況分析

4. 數(shù)據(jù)計量單位的換算

5. 5G的戰(zhàn)略地位與價值

6. 大數(shù)據(jù)的兩個重要特征

7. 大數(shù)據(jù)價值的現(xiàn)狀

二、國際與國內(nèi)對大數(shù)據(jù)的認(rèn)識與現(xiàn)狀

1. 全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)的認(rèn)知與共識

2. 中國：大數(shù)據(jù)上升到國家戰(zhàn)略

3．?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)化的6種主要業(yè)務(wù)模式

小組研討：(GP)找出我們生活中常見的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

三、國際與中國人工智能發(fā)展

1. 中國：人工智能的國家戰(zhàn)略與“智能+”

2. 世界各國人工智能發(fā)展對比分析

3. 解讀“十四五”規(guī)劃給我們的啟示

小組研討：(LGP)找出在你所在行業(yè)的有關(guān)人工智能方面的國家或地方政策規(guī)劃

第二講：人工智能發(fā)展史

一、人工智能的起源

1. 人工智能產(chǎn)生的背景

2. 圖靈與圖靈測試

3. 達(dá)特茅斯會議與“人工智能”一詞的出現(xiàn)

二、人工智能的三次浪潮

1. 第一次人工智能浪潮：推理與探索

案例分析：計算機(jī)在使用“推理和探索”的興起與沒落

2. 第二次人工智能浪潮：知識工程

案例分析：專家系統(tǒng)的窘境與問題

3. 我們正在第三次人工智能浪尖上：大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)

案例分析：人工智能發(fā)展歷程中的里程碑事件

第三講：人工智能的原理與體系

一、人工智能定義與分類

1. 人工智能定義隨技術(shù)革新而變化

2. 計算智能、感知智能與認(rèn)知智能

3. 人工智能的幾大學(xué)術(shù)門派其及技術(shù)發(fā)展方向

案例分析：人機(jī)智力大戰(zhàn)的巔峰——阿爾法狗

二、人工智能人才培養(yǎng)與學(xué)科體系

1. 學(xué)科領(lǐng)域交叉與滲透下的人工智能創(chuàng)新協(xié)同

2. 世界及中國人工智能類人才培養(yǎng)現(xiàn)狀

案例分析：中國某頂尖大學(xué)人工智能研究院體系及研究領(lǐng)域

3. 把握與跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢的方法

案例分析：深度分析Gartner曲線

實(shí)操演練：(LGP)依據(jù)現(xiàn)場給出的某人工智能應(yīng)用,依據(jù)Gartner曲線分析其技術(shù)發(fā)展規(guī)律與特點(diǎn)

第三講：數(shù)據(jù)智能技術(shù)體系與建模

一、數(shù)據(jù)智能平臺技術(shù)體系

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺架構(gòu)

2. 人工智能技術(shù)平臺架構(gòu)

3. 通用深度學(xué)習(xí)開源框架與特點(diǎn)

二、數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)

1. 數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)構(gòu)

2. 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)挖掘流程比較

3. 大數(shù)據(jù)挖掘工作流程

4. 大數(shù)據(jù)模型開發(fā)流程

案例分析：(LGP)行動學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的“商業(yè)人”畫像及應(yīng)用

第四講：常見深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用

一、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用

1. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法與模型

2. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與應(yīng)用

1. DNN模型

2. DNN應(yīng)用場景：搜索排序、推薦排序

三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型與應(yīng)用

1. CNN模型

2. CNN應(yīng)用場景：圖像識別、視頻分析

四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型與應(yīng)用

1. RNN模型

2. RNN應(yīng)用場景：語音識別、自然語言處理

研討：如何識別智能產(chǎn)品中的核心技術(shù)

第五講：機(jī)器人技術(shù)及其應(yīng)用原理（選講課程）

一、機(jī)器人概述

1. “robot”一詞的來源

2. 機(jī)器人定義與相關(guān)概念

3. 機(jī)器人發(fā)展歷程

4. 機(jī)器人分類

二、機(jī)器人基本原理及應(yīng)用

1. 機(jī)器人控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

2. 工業(yè)機(jī)器人

3. 農(nóng)業(yè)機(jī)器人

4. 醫(yī)療機(jī)器人

5. 服務(wù)機(jī)器人

6. 特種機(jī)器人

案例分析：機(jī)器人在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用

三、機(jī)器人與智能制造

1. 中國制造2025與智能制造

2. 智能制造基本科學(xué)問題

3. 智能制造主要應(yīng)用方向

4. 機(jī)器人在智能制造的應(yīng)用模式

案例分析：機(jī)器人作業(yè)系統(tǒng)在制造領(lǐng)域的應(yīng)用

第六講：基于數(shù)據(jù)智能的創(chuàng)新原理與方法

一、數(shù)據(jù)智能基本創(chuàng)新原理與應(yīng)用

1. 數(shù)據(jù)智能概念與邏輯

2. 數(shù)據(jù)智能基本創(chuàng)新原理

3. 基于數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新的方法與路徑

二、數(shù)據(jù)智能商業(yè)價值轉(zhuǎn)化與創(chuàng)新

1. 人工智能商業(yè)價值

2. 人工智能是生產(chǎn)力

3. 人工智能是新商業(yè)模式

4. 人工智能結(jié)合行業(yè)孵化新物種

5. 人工智能重新定義組織、文化與流程

實(shí)操演練：(LGP)給出一個人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品應(yīng)用，推導(dǎo)創(chuàng)新最終的商業(yè)模式（醫(yī)療影像智能診療中心）

第七講：人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)與安全

一、人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)

1. 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

案例分析：模式識別的應(yīng)用范圍和領(lǐng)域不斷擴(kuò)張的內(nèi)在邏輯

2. AI芯片與視覺傳感器

案例分析：主流AI芯片市場與趨勢

3. AI通用技術(shù)

案例分析：主流機(jī)器視覺、語音識別、自然語言、知識圖譜應(yīng)用的市場與趨勢

實(shí)操演練：(LGP)給出需求，結(jié)合本節(jié)研討其工程項(xiàng)目的需求要點(diǎn)

二、人工智能與安全

1. 狹義人工智能與通用人工智能

2. 關(guān)于安全的全新認(rèn)知

3. 狹義人工智能的安全與倫理

案例分析：

1）全球首例自動駕駛車輛撞死行人的案件

2）2020年度全球十大人工智能治理事件

4. 通過人工智能安全與哲學(xué)上的終極問題

思考與討論：

1）人工智能（機(jī)器人）未來能擁有意識嗎？

2）機(jī)器能思考嗎？

3）所有的人類活動都能被機(jī)械地復(fù)制嗎？

4）人類是什么？

5）人類與人工智能（機(jī)器人）的關(guān)系是什么？

5. 再談“人工智能威脅論”

思考與討論：(LGP)人工智能哲學(xué)上的終極問題，開放性分組討論。

結(jié)束語：人工智能發(fā)展的過去、現(xiàn)在與未來展望!

老師的一些創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與祝福!