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AI化工培訓

【課程背景】
科技的飛速發展，讓人工智能（AI）已成為推動社會進步的核心力量。在兩會精神的指引下，AI與產業的深度融合對于培育新質生產力、促進經濟高質量發展具有重大意義。
 本課程旨在結合馬克思主義經濟學理論，深入探討AI如何賦能產業，激發新質生產力，為*企業、國企在踐行AI+政策時提供理論支撐和實踐指導。

【課程收獲】
1. 深刻理解新質生產力的內涵及其在當代經濟發展中的重要性。
2. 深入掌握AI技術的基本原理、發展歷程及應用領域。
3. 了解AI+產業如何促進產業升級和效率提升，并探討具體的實施路徑。
4. 探討*企業、國企在AI+政策下的戰略定位、責任擔當及面臨的挑戰。

【課程對象】
*企業、國企領導人，AI領域從業者，經濟學者，以及對AI與產業融合感興趣的專業人士。

【課程大綱】
模塊一：新質生產力的解讀（1.5小時）
第一節：馬克思主義生產力理論（30分鐘）
1. 是馬克思主義生產力理論的中國創新和實踐
2. 勞動者：強調勞動者的知識和技能更新
3. 生產資料：智能設備與大數據
4. 勞動對象：更高附加值的產品和服務
5. 資源配置：通過數字化、網絡化實現資源優化配置和高效利用
6. 特點：創新性、高效性、可持續性、變革性
第二節：新質生產力的特征（45分鐘）
1. 新質生產力的內涵及與傳統生產力的區別。
（1）技術水平
（2）生產效率
（3）可持續性
（4）產業結構
2. 新質生產力的主要特征（創新性、協同性、可持續性等）。
3. 新質生產力在當代經濟發展中的表現形式。
第三節：新質生產力的重要性與作用（30分鐘）
1. 新質生產力對經濟增長的貢獻。
2. 新質生產力在推動社會進步中的作用。
3. 新質生產力對未來經濟發展的影響與趨勢。

模塊二：AI技術概述與原理（1.5小時）
第一節：AI技術的基本概念與發展歷程（45分鐘）
1. AI的定義與主要分支（機器學習、深度學習、自然語言處理等）。
2. AI技術的發展歷程與重要里程碑。
3. 當前AI技術的熱點領域與前沿動態(生成式AI、大模型與AI agent)。
第二節：AI技術的基本原理與核心算法（45分鐘）
1. 機器學習的基礎理論與常用算法（監督學習、無監督學習、強化學習等）。
2. 深度學習的原理與神經網絡架構（卷積神經網絡、循環神經網絡。生成對抗網絡等）。
3. 自然語言處理的關鍵技術與挑戰（語義理解、機器翻譯等）。
第三節：AI技術的應用領域與前景展望（30分鐘）
1. AI在各行各業的應用案例與成功經驗。
2. AI技術的未來發展趨勢與潛在影響。
3. 面臨的挑戰與倫理問題。

模塊三：AI+工業賦能新質生產力的基礎原理與新技術下的戰略機遇
1. 化工產業智能化的核心要求：提效降本、綠色安全
2. 提效降本、綠色安全依托科學決策
3. 科學決策，需要擺脫經驗主義，走向大數據決策
4. 大數據決策三大要素
（1）決策模型
（2）實時大數據
（3）強大的算力支持
5.大模型、智算、超算的戰略機遇解讀
模塊四、AI大模型、數據基座和智算/超算在化工產業中的應用
1. 實施設備全生命周期智能化管理
（1）BIM設計
（2）區塊鏈+大數據采購
（3）BIM+物聯網+大數據+AI建造
（4）基于數據分析的智能運行監控
（5）大數據分析的智能故障預警、問題診斷和故障檢修
（6）大數據+AI設施設備的報廢與重建
2. 數字化產品創新、生產管理、綠色、安全
（1）大數據賦能新品研發
（2）大數據賦能科學的生產計劃
（3）大數據提升原材料質檢
（4）大數據賦能供應鏈管理
（5）大數據精準工藝控制，提升產品品質
（6）大數據賦能做好進度控制、成本控制和資源投入控制
（7）大數據賦能生產安全
（8）大數據賦能綠色生產
3. 數字化營銷與服務
（1）大數據洞察市場變化與客戶動態需求
（2）大數據做好精準營銷
（3）大數據提升客戶體驗
（4）大數據優化渠道管理
4. 智慧化經營管理
（1）精細化經營管理
（2）基于RPA的管理流程自動化
（3）財務風控的智慧化
五、企業落地要領
1. 數據賦能產業智能化變革的關鍵要素
（1）戰略重視
（2）相關的推進部門或小組
（3）相關資源：人才、資金和技術
（4）基礎支撐體系
人才支撐：項目團隊與項目小組
技術支持：搭建整體數智化技術基座
（5）項目管理
2. 技術支持的主要核心工作
（1）整體中臺系統的搭建
（2）一體化大數據平臺和數據資產管理平臺建設
（3）強化技術中臺AI和數據中臺的建設
（4）·AI大模型MaaS和Daas的應用
3. 創新組織文化，鼓勵創新性應用的落地
（1）創新整體組織文化
（2）進行組織架構變革
（3）以項目為抓手，展開應用，實現產業智能化升級

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