课程简介
AI智能体在大数据领域的发展趋势呈现出多元化和深度融合的特点,随着深度学习算法的不断优化和创新,AI智能体能够更高效地处理大规模、复杂的数据集。通过改进神经网络架构、优化训练算法等方式,提升智能体对数据的理解和分析能力,是实现更准确的预测、分类和决策的关键。
多模态数据融合、RL与自主决策能力的提升,也使AI智能体在大数据中具备更强的自主决策能力。未来,AI智能体将更加注重多模态数据的融合处理,能够同时分析和理解不同类型的数据,挖掘出更丰富、更有价值的信息,为各行业提供更全面、深入的洞察。广泛渗透在零售、金融、电商、医疗、智能制造、交通运输、能源管理、农业等众多领域。结合Data+AI进行数据智能决策是企业当下的必选项,需要前置技术和业务知识储备,共同推进各行业的深度应用和变革。
本次分享将聚焦AI技术和数据建模能力,构建企业智能决策体系,实现从“经验决策”到“数据驱动”的跃迁。深入探讨企业在实际项目中构建AI辅助决策系统的场景案例,以及AI组织化转型,充分利用AI释放数据价值,帮助企业提升运营效率与战略判断力。
课程收益
1、帮助学员了解AI智能决策的基本框架:包括数据建模、指标体系、知识建设、AI场景化应用等关键环节。
2、帮助学员了解典型的AI决策场景,最新的落地进展和试错情况。
3、帮助学员了解建设一个AI辅助决策平台落地实践,从0到1完成数据治理与智能化决策闭环。
4、帮助企业建立创新意识,认识AI在提升组织敏捷性与战略判断力中的重要角色,充分理解AI数据决策的能力边界,做好企业的有效技术投资
受众人群
企业管理者、营销总监、运营总监、供应链负责人等业务部门负责人、数据科学家、AI工程师、IT架构师等从事AI转型的技术人员,以及其他对数据智能体感兴趣的人员
课程周期
0.5天(3H)
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、从“数据决策”到“AI辅助决策” | 1. 企业决策困境与AI机遇 2. 从数据治理到知识建设 3. 管理能力是核心竞争力 |
二、从一次实践看AI智能决策系统构建路径 | 1. 3个月:从一个小场景突破 2. 6个月:面的展开和试错 3. 9个月:成功场景的复制推广 |
三、AI+Data场景的成功经验和案例分析 | 1. 具体案例解析 |
四、未来展望 | 1. 短期,场景化的知识建设 2. 中期,企业经营的标准化和敏捷化 3. 长期,社会组织的AI化转型 |
五、QA | 1. QA |