课程背景随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在制造业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨数字技术在制造业中的具体应用，旨在帮助制造业企业实现智能化升级，提高生产效率与质量水平。课程收获1. 深入理解“钢铁数字化转型”及智能制造的概念与技术原理。2. 掌握大数据分析在制造业中的核心作用。3. 通过实际案例，深入了智能制造具体的应用课程对象：制造业课程时长：2天（6小时）课程大纲课题一：钢铁数字化转型1. 数字经济与产业数字化2. 定义数字化、数字化转型3. 钢铁企业数字化转型的背景、原因及战略意义4. 钢铁企业数字化转型的方向和目标5. 钢铁企业数字化转型的内容6. 钢铁企业数字化转型

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一．2025年，汽车行业为什么需要数字化转型？1. 什么是数字化转型？2. 数字化转型能为企业带来什么——提效降本，竞争力、创新力、用户体验、践行绿色3. 拥抱数字化转型，汽车行业正当时【案例】小米SU7智慧座舱，提升能源管理效率的同时拉升用户体验二、数字技术如何驱动实现数字化转型？1. 提效降本（1）提效降本依靠科学决策（2）科学决策依靠数据分析（3）数据分析三大要素：模型、数据和算力（4）模型：AIl AI的诞生与目的l 弱人工智能：机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习(CV/NLP)l 强人工智能：AGI、大模型（GPT）、生成式AI（5）大数据技术l 数据采集数据传输数

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【课程背景】高质量发展，就是在生产效率和社会和谐两个方面共同努力。工业制造业企业则指向了在数字化领域借助数字化技术实现业务创新和各个环节的运营效率的提升。针对生产环节的新兴工业化，则主要聚焦在智能制造。那么，如何实现高质量下的智能制造？本节课将系统阐述数字化时代下AI+制造业的转型升级。【课程收获】1. 了解钢铁等制造业企业数字化转型的基础原理、转型内容、实施路径和支撑要素。2. 了解AI的发展史、特点及赋能制造业提交降本的技术逻辑3. 了解智能制造的相关路径和优秀案例【课程时间】3小时【课程对象】相关人员【课程大纲】课题一：智能制造1. 智能制造的定义与目的2. 评估智能制造的指标：提高生产

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【课题背景】AI，尤其是AI大模型的出现，为更多行业在未来实现高质量发展带来了基于，了解人工智能和一些产业应用能有效帮助学员在未来的工作中展开有效的创新。【课程收获】1. 了解人工智能的发展史、工作原理2. AI在制造业中的一些应用【参与人员】本课程适宜于：制造业【学员任务】1. 任务一：了解人工智能、原理及工作机制2. 任务二：理解AI在产业中的应用【课程时长】1天（6小时）【授课方式】项目制引导课堂【课程大纲】课题一：AI是回答什么问题的？又是如何解决的？（小组讨论）知识点：1. AI的起源2. AI的定义与内涵3. AI的发展史及主要的流派、流派的观点4. 行为主义、符号主义和联接主义5

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【课程背景】信息化集成系统：软硬件的集成，主要围绕当前产业数字化转型来展开的信息化系统集成全生命周期：主要围绕从需求获取产品设计产品开发系统集成市场运营用户反馈的整个闭环项目管理：关注基于项目运营周期流程的进度、成本、质量控制和相关资源、采购、沟通、风险方面的控制。【课程收获】基于数字化系统的项目管理全流程和开发方法，掌握数字化集成系统的项目管理知识。【课程时间】1天（6小时/天），可根据课程时间调整为2天【课程对象】产品经理、项目经理【课程大纲】一．信息化集成系统项目管理概述1. 信息化集成系统的定义、目的及评估体系2. 信息化项目的定义3. 信息化项目管理的定义、目的和评估体系4. 基于项

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课程背景随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在制造业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨数字技术在制造业中的具体应用，旨在帮助制造业企业实现智能化升级，提高生产效率与质量水平。课程收获1. 深入理解“黑灯工厂”及智能制造的概念与技术原理。2. 掌握大数据分析在制造业中的核心作用。3. 通过实际案例，深入了智能制造具体的应用课程对象：制造业课程时长：1天（6小时）课程大纲课题一：智能制造1. 智能制造的定义与目的2. 评估智能制造的指标：效率、产品质量、用户体验3. 智能制造的关键：基于大数据驱动的科学决策和智能控制4. 科学决策的三大要素：业务模型、数据和算力5. AI、大数据、云计

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