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市政服務數(shù)智化實戰(zhàn)

課程編號:64222

課程價格:¥32000/天

課程時長:2 天

課程人氣:8

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:數(shù)字化 

授課講師:王明哲

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
規(guī)上企業(yè)(規(guī)模達到一定程度)的高層、中層以及業(yè)務骨干。

【培訓收益】
1. 掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來 2. 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路 3. 了解與您部門相關(guān)的數(shù)字/智慧市政案例,以及背后的經(jīng)驗與教訓 4. 認識到您部門所在的數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段,并收獲相關(guān)的建議和忠告 5. 手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適部門的試點突破口并形成方案

一、數(shù)字化的頂層思維
1、數(shù)字化概念導入
 從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟
 數(shù)字經(jīng)濟的核心:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素
 數(shù)字化轉(zhuǎn)型:數(shù)字化是業(yè)務和IT的深入融合
概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…
2、數(shù)字化頂層思維框架
 精益思維:梳理業(yè)務,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點
 編程思維:掌握計算機的語言,提升數(shù)字化項目成功率
 數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值,展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局
案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”,從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。
小互動:在指路問路中掌握編程思維
3、我們應該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)
 基礎(chǔ)設(shè)施:解除計算機的能力封印
 數(shù)據(jù)應用:搬金磚VS挖金礦
案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿(mào)公司營收預測
4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個必經(jīng)階段
 Digitization:無紙化
 Digitalization:高效化
 Digital transformation:無人化
 每個階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)
案例:人員績效智能評估系統(tǒng)
5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場
 信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累
 人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術(shù)
案例:從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

二、數(shù)字市政的應用現(xiàn)狀
1、數(shù)字市政有哪三個必經(jīng)階段
 信息流動
 數(shù)據(jù)打通
 智能研判
 判斷您的部門正處于那個階段
2、數(shù)字市政大盤點
 數(shù)字市政供應商大盤點
 數(shù)字市政應用場景大盤點
 城市數(shù)字化程度大盤點
 現(xiàn)有數(shù)字市政的經(jīng)驗及教訓
案例:華為/百度/騰訊/阿里政務云對比,BAT眼中的城市大腦,華東某一線城市綜合治理案例,華南某一線城市智慧交通案例,深圳公安局某分局智慧服務廳,

三、智能化的底層原理
1、人工智能的2大底層原理
 邏輯固化:師傅“教”徒弟
 知識抽?。簬煾?ldquo;帶”徒弟
案例:預測男生是否會受女生歡迎
2、人工智能的6大底層套路
 X-Ypairs:知識抽取
 Y→X:生成萬物
 X1-X2 pairs:推薦匹配
 X only:聚類算法
 Y only:超越人類
 Dot & Line:知識圖譜
 人工智能發(fā)展的終點
案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機
3、人工智能的6步落地法
 價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動
 機器學習 ≠ 江湖算命
 數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型
 大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習
 行業(yè)專家 || 客觀事實
 行政可行 ≈ 最大門檻
案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業(yè)智能無損檢測,自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%
4、工業(yè)領(lǐng)域AI落地的7大場景
 銷量預測
 產(chǎn)品質(zhì)量檢測
 耗品壽命預測
 設(shè)備預測性維護
 場地巡檢
 智能排產(chǎn)及調(diào)度
 工藝參與自動優(yōu)化
案例:某著名汽車品牌銷量預測,焊接故障檢測,刀具壽命預測,大型設(shè)備故障預測,電力行業(yè)巡檢,百度AI物流調(diào)度最優(yōu)化案例,某污水處理廠工藝優(yōu)化

四、市政智能化的發(fā)展和挑戰(zhàn)
1、數(shù)字市政發(fā)展的終點
 人民幸福感極大提升
 社會運轉(zhuǎn)效率極大提高
 信息不對稱得到持續(xù)改善
 社會“法治”程度不斷進步
2、市政智能化面臨的挑戰(zhàn)
 缺少既懂業(yè)務邏輯又懂AI知識的交叉人才
 方便高效與安全穩(wěn)健是永恒的反義詞
 馬太效應在智慧政務中的體現(xiàn)
 客觀規(guī)律決定的漸進式發(fā)展
2、市政智能化帶來的機遇
 GDP的“放大器”
 重大決策的“指南針”
 社會問題的“透視鏡”
 重大危機事件的“滅火器”
 難纏大城市病的“終極藥方”
案例:北京某中心城區(qū)AI公園項目,江蘇省某市公安局大數(shù)據(jù)輿情分析平臺,“天眼”衛(wèi)星智能防災監(jiān)測系統(tǒng),某省會城市政法數(shù)據(jù)安全項目,某國家部委應急處置系統(tǒng),北京市某街鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境精細化感知,河北省某新區(qū)時空遙感分析項目

 

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