课程定位

面向规上企业高层、中层和业务骨干，按12小时体验安排学习数智化框架、案例、编程与数据思维，进行互动任务和分组方案研讨；学习速度、模型效果与经营收益不作保证。

学习收获

• 理解人工智能两大底层原理和五类底层套路。
• 掌握一套思维框架，串联数字化转型技术。
• 了解行业数智化案例及经验教训。
• 运用六步落地法寻找企业转型突破口并研讨方案。
• 通过游戏式编码平台练习编程思维，改善项目沟通。
• 围绕3小时数据思维学习目标，通过互动实例练习数据理解与应用。

课程特色

• 借助游戏式编程平台，以小任务积分推进变量函数、循环判断、索菲亚改造、Excel数据处理、模型训练及Python可视化练习。
• 通过价值头脑风暴、数据准备使用可行性与行政可行性分析分组闯关，教师为各组提供1对1微咨询，展示方案并接受其他组行业专家挑战和互评。
• 案例涵盖谷歌云、华为5G、联通客服、淘宝推荐、清华数字虚拟人、三一灯塔工厂、一汽改造与航天质量等；AI量化交易年化1000％作为课堂案例议题讨论，不构成投资建议、可复制收益或课程回报承诺。

课程模块

一、数字化的顶层逻辑

• 1、数字化转型是什么
• 企业中的流程与人类的神经
• 企业中的信息与人类的神经信号
• 数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统
• 2、数字化顶层思维框架
• 感知：获取原始数据
• 认知：抽取关键信息
• 推理决策：形成计划
• 反馈动作：实施计划
• 小互动：如果你在跟心仪的女神约会……
• 3、我们应该关注哪些数字化技术
• 基础设施：解除计算机的能力封印
• 数据应用：搬金砖VS挖金矿
• 案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测
• 4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”
• 信息化：固化流程/信息流转/数据积累
• 人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术
• 5、数字化转型有哪三个必经阶段
• Digitization：无纸化
• Digitalization：高效化
• Digital transformation：无人化
• 每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术
• 案例：HR绩效智能评估系统

二、人工智能的2大底层原理和5大底层套路

• 1、人工智能的2大底层原理
• 逻辑固化：师傅“教”徒弟
• 知识抽取：师傅“带”徒弟
• 案例：预测男生是否会受女生欢迎
• 2、人工智能的5大底层套路
• Dot & Line：知识图谱
• X-Ypairs：知识抽取
• X1-X2 pairs：推荐匹配
• Y→X：生成万物
• Y only：超越人类
• 人工智能发展的终点
• 案例：联通智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机
• 3、人工智能的6步落地法
• 价值驱动 or 数据驱动
• 机器学习 ≠ 江湖算命
• 数据模型 VS 机理模型
• 大数据 ∪ 深度学习
• 行业专家 || 客观事实
• 行政可行 ≈ 最大门槛
• 案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，关键部件寿命预测，黑色素瘤智能诊断，滴滴/百度自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

三、数智化时代企业降本增效方法盘点

• 1、工业数智化技术回顾
• 精益生产：智能制造之道
• 发展阶段总述：点→线→面→点
• 工业自动化：如何控制好单点设备
• 工业信息化：如何管理好整条产线
• 工业互联网：如何将各个条线串联成面
• 智慧工厂：回归价值点的多维突破
• 案例：三一重工灯塔工厂
• 2、工业企业提质增效方法
• 利用精益模型发现问题
• 利用精益工具再造流程
• 利用信息化技术落地流程
• 利用自动化技术完成数采
• 利用AI技术产生质变
• 案例：一汽集团数智化改造案例
• 3、数智化提质增效建议
• 数智化转型成败不在技术而在流程/机构再造
• 信息化技术的性价比较高
• 墨菲定律：各类问题的根源是人。数智化终局是无人化
• 人工智能是数智化转型的决胜技术
• 目前企业数智化转型最大的阻碍是缺少交叉人才
• 案例：中国航天质量管理

四、文科生编程思维入门与动手练习

• 1、基础准备
• 游戏式编程环境介绍
• 与现有的智能体互动
• 案例：扬言要毁灭人类的智能体“索菲亚”
• 2、什么是编程思维
• 编程：人类与计算机的沟通手段
• 编程思维：师傅“教”徒弟的思维
• 编程思维进阶：利用“流程”，“量化”解决问题的思维
• 3、函数&变量：数字世界中的量化根基
• 变量：数字世界的万能盒子
• 函数：数字世界的万能机器
• 利用Python编写自己的首个变量和函数
• 4、循环&判断：数字世界中的流程核心
• 循环：重复劳动的终结者
• 判断：师傅能教好徒弟的关键
• 动手利用所学知识改造“索菲亚”
• 5、编程思维在工作中的运用
• Epic→task：系统需求开发背后的编程思维
• 如何利用编程思维，打破与IT人员的沟通屏障
• 授课方式：依托自研的游戏式编程平台展开，用户需要完成一个又一个小任务来获取分数，学习知识。

五、如何利用有趣实例，快速掌握数据思维

• 1、背景介绍
• 如何预测男生是否会受女生欢迎
• 数据炒菜论：如何用AI分析大数据
• 2、数据准备
• 如何用Python爬取数据
• 动手将excel导入编程环境
• 利用Python快速处理excel文件
• 3、数据分析
• 利用Python快速观察数据分析
• 利用Python对数据进行统计学分析
• 4、模型训练
• 员工：负责干活的AI模型
• 老板：负责挑错的AI工具
• 经理：负责指路的AI算法
• 动手训练自己首个AI模型
• 小互动：请三名学员，通过小游戏现场模拟AI学习过程
• 5、结果可视化
• 利用Python绘制简单的散点/折现/柱状图
• Python可视化进阶展示-如何制作负责可视化系统
• 授课方式：依托自研的游戏式编程平台展开，用户需要完成一个又一个小任务来获取分数，学习知识。
• 6、总结
• 用数据思维换个角度看世界
• 解封你未曾意识到的“资源”
• 解封你未曾意识到的“力量”

六、运用数智化思维，研讨质量提升新方案

• 1、工作坊流程串讲：先发散再收敛
• 2、以价值为导向的头脑风暴
• 痛点问题罗列
• 痛点问题排序
• 3、数据准备阶段的可行性收敛
• 数字化项目机理分析
• 数字化项目数据关联性分析
• 数字化项目数据质量分析
• 4、数据使用阶段的可行性收敛
• 谁可以成为AI的“师傅”
• 我们能否请得起这个“师傅”
• 5、行政可行性收敛
• 横向行政跨越分析
• 纵向行政跨越分析
• 6、方案展示及讨论
• 专业可行性提升
• 行业可行性提升
• 授课方式：分组对抗闯关式推进，将方案形成过程拆解为若干“关卡”，授课老师会为每组提供1V1微资讯，方案展示时每组均需要面对来自其他组行业专家的“挑战”。每组分数由其他组互评给出。

适合人群

规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干。

师资信息

王明哲老师。 工业、金融数字化、智能化实战专家 图灵人工智能研究院产业讲师，该院由姚期智创办。 曾任航天系统某头部公司-数字化总监 清华大学自动化系硕士 清华数据院数据派研究部部长 南京大学校外AI专家讲师 百度技术培训中心AI讲师 擅长领域：工业/制造数字化/智能化转型，健康医疗数字化/智能化转型，金融数字化/智能化转型 具有大型央企高管经历，曾为图灵院唯一的产业人才培养讲师；拥有十余年工业制造、医疗与金融等行业数智化落地经验，结合清华大学学习科研经历，帮助多家企业机构开展实践，并在清华大学和南京大学授课。 在航天系统供职时参与过嫦娥三号、嫦娥五号、神舟十二号飞船、暗物质探测卫星、天舟货运飞船等国家重大型号的研制工作，对制造业的质量管理数字化、产品全生命周期数字化管控、软件全生命周期数字化管控、智能化生产等业务有深入的理解。 其主推的数字质量管理平台历史应用中，产品质量问题率下降20％；研发测试数字化平台使研发效率提升约30％，相关平台应用案例年节省成本为数百万甚至上千万元，相关平台技术还应用于华为、上汽、北汽等航天以外企业。 参与过行业/国家数字化相关标准的编写，牵头过国家数字化相关重大课题的申请，作为主要负责人承担过省部级数字化类科研课题。 曾在清华校内开设的“AI快速入门“课程，累积吸引了线上线下近万人参与，线下场地爆满，线上学员遍布全国34个省。 参与三一集团“铸将计划”全集团近两千名中层以上领导轮训，负责数智化实战内容，面向零基础文科背景管理者讲授编程与数据思维；该项目课后匿名满意评价保持零差评，历史反馈不作为本课效果承诺。 依托清华数据科学研究院与图灵人工智能研究院的产业学术资源，2017—2019年担任清华数据院核心技术骨干，在5年内积累各行业超百个真实转型案例，总结“AI六步落地法”并在多家企业机构应用，曾提出未来三年在图灵院资源体系下培养超过5000名兼具AI知识与业务逻辑的管理型AI+人才的目标。 具体授课安排以当期正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。