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课程大纲

人工智能基础:概念、类型与误区

  • 人工智能是什么,不是什么
  • 窄人工智能与通用人工智能
  • 机器学习、深度学习与数据科学
  • 无需技术术语理解机器学习的工作原理

生成式人工智能与商业中的AI智能体

  • 生成式人工智能的能力与局限
  • AI智能体及其工作机制
  • 生成式人工智能的常见商业应用
  • 幻觉现象及当前工具的局限

数据就绪:人工智能的基石

  • 结构化与非结构化数据
  • 数据质量及其关键维度
  • 管理者的数据治理要点
  • 为何数据就绪应先于人工智能

人工智能创造商业价值的领域

  • 人工智能机会矩阵
  • 人工智能用例的价值链分析
  • 主要活动与支持性活动
  • 产生最大价值的流程

人工智能成功案例与经验教训

  • 跨业务职能的实时人工智能应用
  • 成功实施的关键因素
  • 常见失败模式及避免方法

工作坊:按部门识别人工智能机会

  • 映射部门流程与痛点
  • 为各业务领域构思人工智能用例
  • 完成人工智能机会画布
  • 跨部门分享与讨论发现

优先排序人工智能用例以最大化价值

  • 价值与可行性评分
  • 快速胜利与战略投资
  • 人工智能项目漏斗
  • 选择首先实施的用例

人工智能治理:角色、委员会与问责制

  • 谁应领导组织内的人工智能
  • 治理角色、委员会与职责
  • 卓越中心与分布式所有权的对比
  • 人工智能治理最佳实践

安全、风险与负责任的人工智能

  • 信息安全与数据保护约束
  • 人工智能举措的风险评估
  • 伦理指南与负责任的人工智能使用
  • 构建可信赖的人工智能

构建人工智能就绪组织

  • 评估人工智能成熟度
  • 人工智能旅程所需的技能与能力
  • 应变管理与文化准备度
  • 人工智能战略循环

工作坊:制定人工智能实施路线图与行动计划

  • 整合机会地图
  • 定义阶段、快速胜利与里程碑
  • 指定负责人、指标与治理检查点
  • 产出初步路线图与下一步措施

要求

  • 无需先前的技术或编程知识。
  • 对在商业或管理场景中应用人工智能感兴趣。

受众

  • 高级管理者和部门负责人。
  • 总经理和高管。
  • 负责数字化和转型举措的领导者。
 16 小时

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