人工智能

王亚彬《客群经营决策利器——金融业务人工智能应用场景》

课程背景:在全球经济波动加剧、利率市场化深化、金融科技(FinTech)快速渗透的背景下,金融行业正面临前所未有的变革。据麦肯锡报告,2023年全球金融机构在人工智能领域的投入超1200亿美元,但仅30%的企业实现数据驱动决策的规模化应用。监管政策趋严(如巴塞尔协议IV、个人数据保护法规)、客户需求个性化(如实时营销、智能投顾、风控模型)、市场竞争跨界化(如互联网平台进军金融)的三重压力下,金融机

李元元《DeepSeek在物流配送领域的高效应用与实践培训课纲》

主讲:李元元老师【课程背景】物流配送行业竞争日益激烈,面临配送路线规划复杂、库存管理不精准、货物追踪不及时、客户服务响应慢等问题,导致运营成本居高不下,服务质量难以提升。DeepSeek的智能技术为物流配送行业提供了创新的解决方案,助力企业实现高效运营和服务升级。【课程收益】完成课程学习后,学员将熟练掌握DeepSeek在物流配送各环节的应用技巧,有效提升物流配送工作效率和服务质量。·&

黄林《智能协作提效:Copilot在科学领域的场景化应用》

安捷伦科技Copilot网页版培训方案主讲:黄林老师【课程背景】为助力安捷伦科技应对科学仪器行业技术文档高精度、全球协作快响应、合规审查严要求的挑战,本培训聚焦Copilot网页版在以下场景的落地应用:提效:缩短技术文档(白皮书/SOP)生产周期服务:增强全球客户支持响应能力协同:优化跨时区团队协作流程风控:确保AI输出符合GDPR/GLP等合规标准【课程特色】1.深度定制:案例

王明哲《人工智能原理及产业发展趋势》

主讲:王明哲老师【课程背景】“人工智能是新的电力,他讲彻底重塑我们现在的所有产业”,很多大咖都这样描述AI。但是作为普通人,我们肯定对AI存在很多这样那样的疑问。 AI的发展史是什么样的,我们正处在什么样的历史时期? 我们常常听到的“大模型”到底属于哪一类AI技术? 大模型等新一代AI技术的原理是什么样的? 我们能如何使用这些技术赋能公司业务? 除了大模型,还有哪些AI技术? 这些

于涛《DeepSeek深度解读:人工智能技术创新与产业发展趋势》

【核心提示】•从0基础学习人工智能的框架、概念与热点;专业解读DeepSeek的技术创新,客观评价DeepSeek的性能水平及成功意义•展望DeepSeek对人工智能产业的影响,包括中国人工智能产业发展、中美博弈和全球人工智能产业发展•分享DeepSeek及六小龙的杭州经验,探讨DeepSeek对发展新质生产力的启发•适合群体:产经课程,主要面向政府

艾钧

艾钧教授简介“互联网+大数据”专家清华大学博士某重点大学教授上海奉贤区公共艺术规划委员会顾问百度JBP计划战略合作者北京云翔极客网络运营公司CEO新裂变互联网商学院创始人迪塔(data)数字营销咨询公司CEO久科环保互联社群建设顾问兰州黄河母亲风情线品牌运营顾问曾任:奇虎360(上市)丨网页美指曾任:百度JBP计划丨运营顾问曾任:韩家英设计丨品牌部策划总监擅长领域:互联网+营销、企业数字化转型、双

魏凌睿

魏凌睿老师“数字化”规划&实施&运营实战专家16年IT/数字化实战经验+ 10年数字化顾问(咨询)/培训经验电子科技大学计算机/国际贸易双学士、计算机应用技术硕士国际数据管理协会DAMA中国会员IEEE电气与电子工程师学会会员ACM美国计算机学会会员/中国计算机学会CCF会员曾任:华为技术有限公司(世界500强)|解决方案经理曾任:诺基亚通信(世界500强

刘立丰

刘立丰博士简介北京大学传播学博士,曾任中国移动事业部副总经理、北京大学新媒体营销传播研究中心研究员,主要研究方向:大数据、人工智能、区块链、5G等新技术对商业的变革。主要讲授的课程包括:《数字经济的政策、原理与应用》、《数字时代的商业变革》、《互联网+、大数据与智能制造》、《大数据的逻辑及其对商业的变革》、《数字时代的智能制造》、《区块链的逻辑及其对商业的变革》等。主要著作《数字营销传

李响《物联网与人工智能》

李响老师——现任青萍科技副总裁/人工智能与物联网专家课程大纲一、PC互联网时代到后移动互联网时代1、IT发展史从PC互联网到移动互联网2、后移动互联网时代——人工智能时代3、后移动互联网时代——物联网时代4、人工智能和物联网带来的机遇二、人工智能的历史1、人工智能初探2、人工智能发展阶段3、顶级企业四个大脑计划三、物联网的历史1、物联网初探2、物联网解读3、物联网行业概貌四

王明哲《人工智能最新趋势及产业应用》

主讲:王明哲老师【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。【课程时间】1-2天(6小时/天)【课程大纲】一、AI的底层原理1、人工智能的2大特点数据驱动-数据越大效果越好勤能补拙-AI其实不“聪明”2、人工智能的2大底层套路逻辑固化:师傅“教”徒弟知识抽取:师傅“带”徒弟3、人工智能的核心原理工人(拟合模型)