北京大学人工智能AI研修班（3天）

人工智能发展史与技术演进：

深入剖析人工智能的演进历程，重点介绍各阶段的核心技术创新与理论突破，为学员提供历史视角下的技术洞察力。

机器学习基础与算法解析：

详细阐释监督学习、非监督学习、强化学习等机器学习范式，并深入讲解支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等主流算法的原理与应用场景。

AIGC技术全景与趋势洞察：

全面介绍AIGC（人 工智能生成内容）技术的定义、发展现状，并探讨其在未来商业领域的潜在趋势和应用前景。

AIGC 

在文本领域的应用

人工智能发展史与技术演进：

深入剖析人工智 能的演进历程，重点介绍各阶段的核心技术创新与理论突破，为学员提供历史视角下的技术洞察力。

AIGC 

在图像领域的应用

机器学习基础与算法解析：

详细阐释监督学习、非监督学习、强化学习等机器学习范式，并深入讲解支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等主流算法的原理与应用场景。

AIGC 

在音视频领域的应用

AIGC技术全景与趋势洞察：

全面介绍AIGC（人 工智能生成内容）技术的定义、发展现状，并探讨其在未来商业领域的潜在趋势和应用前景。

AI与企业日常管理运营案例实操

AIGC技术全景与趋势洞察：

全面介绍AIGC（人 工智能生成内容）技术的定义、发展现状，并探讨其在未来商业领域的潜在趋势和应用前景。

AI技术转型成功案例分享：

分享国内外企业通过AI技术成功转型的案例，为学员提供创新灵感和实践指导。

机器学习基础与算法解析：

详细阐释监督学 习、非监督学习、强化学习等机器学习范式，并深入讲解支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等主流算法的原理与应用场景。

构建企业级AI系统的战略与实务：

探讨企业如何构建符合自身需求的私有化AI系统，包括硬件选择、软件框架搭建、数据治理等关键环节。

AI在垂直领域的成功案例分析

行业AI应用案例分析：

通过分析零售、金融、医疗等典型行业的AI应用案例，揭示AI技术在不同领域的创新应用和商业价值。

AI转型战略规划与效率提升：

构建企业AI转型的战略规划框架，重点讨论如何通过AI技术实现成本优化和效率提升。

认识1：信息化是推动信息社会经济发展的动力

认识2：“互联网+” 下半场：赛博空间将涌现新 的技术创新

认识3：计算科学从计算机科学、信息科学、赛 博科学的演进

计算学科的演化— 

赛博科学与技术的特征与安全新挑战

1、数字化、网络化、智能化成为未来社会生产和生活的新常态 

2、计算科学推动信息-物理-社会系统的融合额，逐渐形成赛博科学与技术的新学科 

3、人-机-物的新型赛博化融合将进一步影响社 会学、心理学、法学等人文与社科的学科发展

关注数字经济的新要素:ABCD

• 升新生产 力:人工智能(AI)

• 重构生产关系:区块链 (Blockchain)

• 新型生产资料:云计算(Cloud Computing)

• 生产加工对象:大数据(Data)