AI前沿趋势培训

AI前沿趋势培训

随着人工智能技术的迅猛发展，AI前沿趋势培训应运而生，成为各行业从业者提升技能、掌握新知识的重要途径。AI不仅改变了技术本身，也改变了产业结构和商业模式。为了应对数字经济时代的挑战，企业与个人需要不断更新其对AI的理解，学习最新的趋势与应用，进而提升其在竞争中的优势。

黄洁：数据要素x：数据赋能产业智能化变革

【课程背景】随着数字经济时代的到来，数据已成为推动产业升级和转型的关键要素。如何有效利用海量数据，实现智能化决策，成为企业制胜未来的必修课。如何采集、存储、分析和应用数据，使其转化为企业竞争优势，仍是许多企业在智能化转型过程中面临的重大挑战。本项目将从数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个角度，系统性地解析数据赋能产业变革的关键路径。通过理论讲解与实战案例分享相结合的方式，帮助学员掌握数据驱动业务增长的方法论，提升企业在数字化时代的竞争力。【课程收益】理解基本概念：数据资源化-数据资产化-数据资本化，理解数智化时代的创新范式。掌握数据赋能的商业模式：能结合行业对数字化转型路线进行解构和分析，并掌握相关商业模式：数据资产化以及交易流通的商业路径设计。行业应用洞察：通过实际案例分析，您将学习到数据要素如何在金融、医疗、教育等领域实现创新应用，提升您解决行业问题的能力。数据驱动决策：培养您利用数据分析和决策的能力，让您在商业竞争中凭借数据洞察力做出更精准的业务决策。未来趋势预测：通过课程，您将能够预测技术的未来发展趋势，为您的职业规划和企业战略布局提供前瞻性指导。创新思维培养：本课程将激发您的创新思维，让您在面对快速变化的数据赋能领域时，能够灵活应对，创造性地解决问题。【课程特色】讲师讲授+案例分析+现场讨论＋模型分析+工具使用+行动学习【课程对象】政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干【课程时间】1天（6小时/天）【课程大纲】一、“数据要素x”的关键认知1、数据成为生产要素大数据杀熟引发的思考数据为什么会成为生产要素？什么样的数据能被成为生产要素？2、如何从数据中“掘金”Label思维和Tag思维用户画像标签是如何产生的？什么叫做数据驱动业务？探讨分析：字节跳动为什么可以持续推出“爆品”？“数据要素x”的本质洞察“数据要素x”的概念内涵理解数据的资源化，资产化以及资本化近期数据资产入表情况一览与分析典型案例：数据的资源化资产化和资本化二、产业智能化的范式变迁1、产业智能化的前沿案例分析从“挖掘机指数”谈起信息化与数字化的异同分析数字化转型的两重内涵案例分析：从树根互联的发展看产业智能化的变革之路2、数据赋能与商业智能的形成数字化运营与商业智能高德纳数字化平台商业组件分析数据和分析能力成熟度模型典型案例：麦当劳的数字化运营与商业智能3、数据赋能四步法以数据思维洞察市场以数据方法优化运营以数据飞轮驱动组织以数据资产实现增值三、数据价值化的前沿实践与路径分析1、数据价值化有形资产与无形资产什么样的数据资源可以转化为数据资产数据资产化的具体实施路径2、设计数据资产产品以及分析交易过程的价值实现深度理解数据要素的放大、倍增和叠加效应数据资产是如何交易并增值的设计一种数据资产的增值模式案例分析：数据资产化的前沿实战与三次流通3、必须具备的“数字经济大思维”深度理解数据要素的放大、倍增和叠加效应数据资产是如何交易并增值的设计一种数据资产的增值模式四、人工智能与数据要素的关系1、“人工智能+”与“数据要素x”“大数据杀熟”引发的思考数据为什么会成为生产要素？什么样的数据是“生产要素”？“数据要素x”的概念内涵解析：放大、叠加、倍增理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”典型案例：数据资源化——谷歌数据资产化——亚马逊数据资本化——芝麻信用“算法+算力+数据”构建新型生产关系探究人工智能的经典算法关于数据标注以及数据集利用python以及开源软件做数据可视化主流数字技术以及“算法+算力+数据”对产业的构造从数字化转型的案例来看平台的演进平台崛起：新型生产关系“大中台+小前台”以及敏捷性组织的建立实战操作：某公司的数据可视化操作典型案例：字节跳动为什么能持续出“爆品”？典型案例：从双碳视角看AI在能源领域的应用以及关于新型电力交易市场的构建五、AI前沿趋势洞察——数字化转型与创新引领者的必备素养关于技术奇点的探讨AI与AGI差多远？从OPEN AI的前世今生来看生成式人工智能的发展趋势下一个十年的宝藏在AI Agent里吗？国内的智能体哪家强？智慧的本质是什么？为什么会出现智能涌现？开源与闭源之争还在持续，我们如何选择？GAI时代的人机耦合与数字化领导力分组研讨：形成高级AI素养的提升路径

黄洁 培训咨询

课程背景

在数字经济时代，数据已成为推动产业升级和转型的关键要素。如何有效利用海量数据，实现智能化决策，成为企业制胜未来的必修课。企业在智能化转型过程中，面临着如何采集、存储、分析和应用数据的重大挑战。AI前沿趋势培训旨在通过系统性的课程设计，帮助学员掌握数据驱动业务增长的方法论，提升企业在数字化时代的竞争力。

课程内容概述

本课程从数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个角度，系统性地解析数据赋能产业变革的关键路径。课程内容包含理论讲解与实战案例分享，通过多种教学方法帮助学员深入理解数据如何赋能产业智能化转型。

课程收益

• 理解基本概念：数据资源化、数据资产化、数据资本化及其在数智化时代的创新范式。
• 掌握数据赋能的商业模式，结合行业对数字化转型路线进行解构和分析。
• 获得行业应用洞察，通过实际案例分析学习数据要素如何在各领域实现创新应用。
• 培养数据驱动决策能力，提升数据分析和决策能力。
• 通过课程内容预测技术未来发展趋势，为职业规划和企业战略提供指导。
• 激发创新思维，以应对快速变化的数据赋能领域。

课程特色

本课程采用多种教学方式，包括讲师讲授、案例分析、现场讨论、模型分析、工具使用和行动学习等，旨在为学员提供全面的学习体验。

课程对象

本课程适合政府机关、企事业单位、投资机构及产学研界的中高层管理者及核心骨干，帮助他们掌握前沿的AI技术和数据应用。

课程时间

课程时长为1天（6小时），涵盖丰富的内容和实际案例。

数据要素x的关键认知

数据成为生产要素

随着数字时代的到来，数据不仅是信息的载体，更成为了一种新型的生产要素。数据的丰富性和多样性使得企业能够通过分析和挖掘数据，获取有价值的洞察，进而推动业务的增长与创新。

数据如何“掘金”

标签和用户画像的创建是数据分析的基础，能够帮助企业更好地理解客户需求，提升客户体验。通过对数据的深度分析，企业能够识别出潜在的市场机会，从而实现业务的突破性发展。

数据要素x的本质洞察

数据的资源化、资产化和资本化是数据要素x的重要组成部分。数据资源化意味着将数据视为一种可用的资源；数据资产化则是将数据转化为具有经济价值的资产；而数据资本化则是进一步将数据作为资本进行投资与交易。通过这些过程，企业能够提升数据的价值，为决策提供依据。

产业智能化的范式变迁

产业智能化前沿案例分析

以“挖掘机指数”为例，分析信息化与数字化的异同，探讨数字化转型的两重内涵。通过具体案例，如树根互联的发展，展示产业智能化的变革之路。

数据赋能与商业智能形成

数字化运营与商业智能的结合，能够提升企业的运营效率和决策能力。高德纳数字化平台商业组件的分析帮助学员理解数据与分析能力的成熟度模型，提高企业的数字化水平。

数据赋能四步法

通过以数据思维洞察市场、优化运营、驱动组织及实现增值四个步骤，帮助企业在数字化转型过程中更好地利用数据，实现商业目标。

数据价值化的前沿实践与路径分析

数据价值化的概念

数据价值化包括有形资产与无形资产的转化，理解什么样的数据资源可以转化为数据资产，制定具体的数据资产化实施路径。

数据资产产品的设计与交易过程

分析数据资产的放大、倍增和叠加效应，探讨数据资产的交易及其增值模式，研究数据资产化的前沿实战案例。

数字经济大思维的必要性

在数字经济时代，企业需要具备数据思维，以应对快速变化的市场环境，设计创新的数据资产增值模式。

人工智能与数据要素的关系

人工智能与数据要素x的结合

深入探讨“人工智能+”与“数据要素x”之间的关系，分析在智能化转型中数据的角色。

数据要素与生产要素的关系

探讨数据为何成为生产要素，分析不同类型的数据如何影响企业的生产关系及其经济效益。

算法、算力与数据的结合

理解“算法+算力+数据”构建新型生产关系的重要性，探究其对产业构造的影响。

AI前沿趋势洞察

技术奇点的探讨

分析AI与AGI的差异，探讨生成式人工智能的发展趋势及其对未来工作的影响。

智慧的本质与智能涌现

通过对智能涌现现象的研究，理解智慧的本质以及未来技术的发展方向。

开源与闭源的选择

在技术快速迭代的背景下，企业如何选择开源与闭源技术，并利用其提升自身能力。

GAI时代的人机耦合与数字化领导力

探讨在GAI时代，人机耦合如何改变工作模式，提升数字化领导力的必要性。

结语

AI前沿趋势培训为企业和个人提供了一个了解并适应数字经济时代的重要平台。通过系统的学习与实践，学员能够掌握数据赋能的核心理念，提升在数字化转型过程中的竞争力。未来，随着技术的不断进步，AI将继续引领各行业的变革，成为推动社会进步的重要力量。