一、    課程背景
2016，AlphaGo輕松戰(zhàn)勝李世石，由此開(kāi)始了持續(xù)一年的大討論；2017年伊始，Alpha Go的升級(jí)版本Master就以一波60連勝宣告強(qiáng)勢(shì)歸來(lái)，同樣宣告的還有即將到來(lái)的人工智能時(shí)代。不管我們?nèi)绾慰创斯ぶ悄?，它確實(shí)正在深刻改變著整個(gè)世界，并已成為全球科技巨頭新的戰(zhàn)略發(fā)展方向，人才、資本迅速聚攏。搶奪新經(jīng)濟(jì)時(shí)代人工智能的主動(dòng)權(quán)，已成世界各國(guó)政產(chǎn)學(xué)各界的共識(shí)。從全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)看，在邁過(guò)工業(yè)化階段后，信息技術(shù)所能賦予經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的紅利期日趨收窄，全球經(jīng)濟(jì)已再度邁入嚴(yán)重的供需失衡階段。以人工智能為特征的第四次產(chǎn)業(yè)革命將深度影響世界經(jīng)濟(jì)新秩序的重建。
本課程通過(guò)講師講解、小組討論、互動(dòng)答疑、頭腦風(fēng)暴等授課方式，讓您迅速了解人工智能的概念、發(fā)展歷史、世界各國(guó)政府、學(xué)研機(jī)構(gòu)、科技巨頭及初創(chuàng)企業(yè)在人工智能和智能硬件的發(fā)展現(xiàn)狀及戰(zhàn)略布局。

二、    課程特點(diǎn)
授課形式：理論講解+實(shí)例分析+小組討論+互動(dòng)答疑+頭腦風(fēng)暴
講解人工智能和智能硬件基本知識(shí)的基礎(chǔ)上，較全面地分析各國(guó)及科技巨頭在人工智能和智能硬件領(lǐng)域的投入和最新成果，綜合國(guó)內(nèi)外多家權(quán)威機(jī)構(gòu)的調(diào)研分析報(bào)告，探討人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)小組討論和頭腦風(fēng)暴鼓勵(lì)尋找發(fā)現(xiàn)人工智能的創(chuàng)新產(chǎn)品和應(yīng)用。

三、    課程收益
1.    了解人工智能的基本概念和發(fā)展歷史。
2.    了解人工智能和智能硬件的國(guó)際發(fā)展現(xiàn)狀和可能趨勢(shì)。
3.    分享人工智能和智能硬件產(chǎn)品應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
4.    鼓勵(lì)發(fā)現(xiàn)人工智能和智能硬件的創(chuàng)新產(chǎn)品新應(yīng)用。

四、    課程模式
1.    中文教學(xué)、面授
2.    分組互動(dòng)
3.    頭腦風(fēng)暴
4.    互動(dòng)式答疑

五、    受眾對(duì)象
1.    產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員
2.    高層經(jīng)理、產(chǎn)業(yè)合作部門(mén)經(jīng)理及人員，新產(chǎn)品研發(fā)部門(mén)經(jīng)理及人員
3.    管理支持組織中復(fù)雜工作、重要工作的人員
4.    希望提升自身職業(yè)能力的人員、其他對(duì)新技術(shù)新產(chǎn)品感興趣的人員

六、    時(shí)間安排
系統(tǒng)學(xué)習(xí)1天（6小時(shí)）或2天（12小時(shí)）

七、    課程過(guò)程中的分組討論和頭腦風(fēng)暴
1.    分組討論：個(gè)人和所在部門(mén)在人工智能和智能硬件研發(fā)的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)
2.    頭腦風(fēng)暴：你認(rèn)為人工智能可以發(fā)展成什么樣子，你希望人工智能能為你做什么，人工智能的對(duì)人類(lèi)的潛在威脅在哪？

八、    課程內(nèi)容
1. 人工智能厚積薄發(fā)，引領(lǐng)IT新一輪革命
1.1. 人工智能發(fā)展的三大背景
1.1.1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，為人工智能的出現(xiàn)提供動(dòng)力
1.1.2. 運(yùn)算能力和儲(chǔ)存能力提升,為人工智能第三次浪潮的到來(lái)提供基礎(chǔ)
1.1.3. 各界需求的不斷攀升，為人工智能的完善保駕護(hù)航
1.2. 人工智能在IT中的架構(gòu)中處于核心地位
1.3. 人工智能演化歷史，三起兩落

2. 人工智能前沿解析——人工智能全方位超越人類(lèi)
2.1. 感知智能全方面超越人類(lèi)
2.1.1. 人臉識(shí)別率達(dá)99.80%，機(jī)器視覺(jué)超越人眼
2.1.2. 語(yǔ)音識(shí)別率接近人類(lèi)，實(shí)驗(yàn)環(huán)境更待普遍化
2.2. 語(yǔ)言領(lǐng)域功能創(chuàng)新讓機(jī)器不再冰冷
2.2.1. 語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄技術(shù)已成熟，正在逐步實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景滲透
2.2.2. 語(yǔ)音交互從各個(gè)特殊場(chǎng)景起步，功能日漸強(qiáng)大
2.2.3. 特征識(shí)別通過(guò)語(yǔ)音來(lái)實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證
2.2.4. 機(jī)器翻譯幫助人類(lèi)迅速實(shí)現(xiàn)地球村概念
2.3. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)讓機(jī)器成為敏銳的觀察者
2.3.1. 特定物體識(shí)別已實(shí)現(xiàn)突破，其中人臉識(shí)別最具價(jià)值
2.3.2. 通用物體識(shí)別是真正強(qiáng)智能時(shí)代的標(biāo)志
2.3.3. 空間位置感知技術(shù)構(gòu)成無(wú)人駕駛最核心功能
2.4. 人工智能連下數(shù)城，認(rèn)知智能逐漸突破
2.4.1. AlphaGo攻下圍棋領(lǐng)域，完整信息博弈先下一城
2.4.2. Libratus斬獲德州撲克，非完整信息博弈再下一城
2.4.3. 認(rèn)知智能下一座城在何處？
2.5. 邏輯推斷完成機(jī)器認(rèn)知智能第一步
2.5.1. 行為決策源于游戲，卻高于游戲
2.5.2. 知識(shí)圖譜為機(jī)器提供更加龐大的認(rèn)知體系

3. 人工智能算法的突破將為AI應(yīng)用提供無(wú)限可能
3.1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能算法的核心
3.2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法讓人工智能成為可能
3.2.1. CNN算法帶領(lǐng)機(jī)器視覺(jué)全面超越人類(lèi)
3.2.2. RNN算法幫助機(jī)器聽(tīng)懂人類(lèi)語(yǔ)言
3.3. 未來(lái)智能學(xué)習(xí)新領(lǐng)域——非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
3.3.1. Apriori算法
3.3.2. K-Means算法
3.3.3. 高斯混合模型算法
3.4. 聚焦算法創(chuàng)新進(jìn)展
3.4.1. FSMN改善語(yǔ)音實(shí)時(shí)交互延時(shí)問(wèn)題
3.4.2. DFCNN讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“聽(tīng)得更多”
3.4.3. 遷移學(xué)習(xí)擴(kuò)寬深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用邊界

4. 人工智能芯片為AI提供物理基礎(chǔ)
4.1. 算力提升是人工智能發(fā)展的前提保障
4.2. AI硬件架構(gòu)戰(zhàn)場(chǎng)烽火未定
4.2.1. 英偉達(dá)在AI硬件領(lǐng)域率先起跑，已獲得生態(tài)圈優(yōu)勢(shì)
4.2.1.1. 英偉達(dá)GPU行業(yè)霸主，逐漸形成AI生態(tài)圈
4.2.1.2. 英偉達(dá)正著力制定無(wú)人駕駛硬件標(biāo)準(zhǔn)
4.2.2. Intel大舉并購(gòu)，成為CPU+FPGA陣營(yíng)的領(lǐng)軍者
4.2.3. 以高通、ARM為代表的ARM陣營(yíng)有望統(tǒng)一終端計(jì)算市場(chǎng)
4.2.4. 其他技術(shù)路線(xiàn)應(yīng)受到更大重視

5. 人工智能下游應(yīng)用及智能硬件
5.1. AI+安防——構(gòu)建城市“最強(qiáng)大腦”
5.1.1. 高清攝像頭升級(jí)為“AI+安防”提供可能性
5.1.2. AI實(shí)現(xiàn)安防點(diǎn)線(xiàn)面全維度布局，打開(kāi)市場(chǎng)增長(zhǎng)空間
5.1.2.1. 單點(diǎn)布防，刷臉認(rèn)證
5.1.2.2. 連線(xiàn)成網(wǎng)，智能交通
5.1.2.3. 從點(diǎn)到面，行為與人群識(shí)別
5.1.2.4. 斷文識(shí)字，智能案情分析
5.1.3. 我國(guó)安防產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完善
5.1.4. 技術(shù)實(shí)力與三個(gè)產(chǎn)業(yè)化壁壘下AI安防企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
5.2. AI+醫(yī)療——用數(shù)據(jù)造福人類(lèi)健康
5.2.1. IBM：醫(yī)療人工智能的先行軍
5.2.2. Enlitic：人工智能醫(yī)療影像診斷服務(wù)商
5.2.3. Arterys：云計(jì)算醫(yī)療成像分析擬進(jìn)軍腫瘤領(lǐng)域
5.2.4. 阿里ET醫(yī)療大腦：為醫(yī)生配一個(gè)24小時(shí)“全能”助手
5.3. AI+金融——為資產(chǎn)配置打開(kāi)“上帝視角”
5.3.1. AI+金融行業(yè)背景
5.3.1.1. 金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜度較高，但價(jià)值巨大
5.3.1.2. 全球金融科技100榜單中模式創(chuàng)新為主，技術(shù)創(chuàng)新較少
5.3.1.3. 可能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能技術(shù)
5.3.2. 人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用
5.3.2.1. 智能投顧
5.3.2.2. 智能風(fēng)控
5.3.2.3. 智能資管
5.4. AI+汽車(chē)——移動(dòng)的智能載人機(jī)器人
5.4.1. 無(wú)人駕駛“升級(jí)”路徑
5.4.2. 三大傳感器比較
5.4.3. 無(wú)人駕駛兩大陣營(yíng)
5.4.3.1. 遞進(jìn)式陣營(yíng)
5.4.3.2. 越級(jí)式陣營(yíng)
5.4.4. 各國(guó)政府政策指引
5.4.4.1. 各地區(qū)安全政策進(jìn)展
5.4.5. 谷歌的超級(jí)司機(jī)
5.4.5.1. Waymo的Tier One野心
5.4.6. Elon Musk與他的大師計(jì)劃：Autopilot車(chē)隊(duì)學(xué)習(xí)
5.4.6.1. Autopilot 1.0的誕生
5.4.6.2. Autopilot 2.0的啟動(dòng)
5.5. AI+服務(wù)——替代人在服務(wù)業(yè)中的作用
5.5.1. AI在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用
5.5.2. AI在智能呼叫中心服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
5.5.3. 人工智能智能玩具
5.5.4. AI在教育領(lǐng)域應(yīng)用
5.5.5. AI在電商零售領(lǐng)域應(yīng)用
5.5.6. AI在云計(jì)算領(lǐng)域中的應(yīng)用

6. 人工智能發(fā)展趨勢(shì)與投資策略
6.1. MIT Tech Review 2017年人工智能5大趨勢(shì)預(yù)測(cè)
6.1.1. 趨勢(shì)一：正向強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Positive reinforcement)
6.1.2. 趨勢(shì)二：對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Dueling neural networks)
6.1.3. 趨勢(shì)三：中國(guó)的人工智能熱潮 (China's AI boom)
6.1.4. 趨勢(shì)四：語(yǔ)言學(xué)習(xí) (Language learning)
6.1.5. 趨勢(shì)五：反對(duì)人工智能過(guò)度炒作 (Backlash to the hype)
6.2. 各行業(yè)投資及重點(diǎn)關(guān)注標(biāo)的
6.2.1. AI+安防
6.2.2. AI+金融
6.2.3. AI+醫(yī)療
6.2.4. AI+汽車(chē)
6.2.5. AI+服務(wù)

課程總結(jié)