更新时间:2023-03-10 17:41:08
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第1章 全面理解数字化转型
1.1 数字化转型:数据成为价值提升的推动力
1.2 数据与数字化转型的重要性
1.3 数字化转型的直接关注对象:业务、数据与技术
1.4 数字化转型的必需基础条件:思想认识、发展政策、人才及资源投入
1.5 数字化转型的工作步骤
1.6 数字化转型与人工智能技术的相互选择
1.7 补充:人工智能相关概念辨析
第2章 结合人工智能技术特性制定数字化转型战略
2.1 数字化转型战略的制定原则
2.2 建立必须开展数字化转型工作的共识
2.3 梳理整合对内与对外的服务场景
2.4 实现数据采集、存储与管理过程的标准化
2.5 培育适应数字化转型需求的技术能力
2.6 完善组织与人才保障
第3章 开展支撑数字化转型的应用体系设计与建设
3.1 建设一个应用体系而非一批应用的原因
3.2 应用体系的建设原则:围绕业务需求
3.3 开展应用体系设计
3.4 争取来自各类人员的支持
3.5 计划并执行应用体系建设
第4章 人工智能应用研发总述
4.1 人工智能应用研发遵循的基本理念
4.2 人工智能应用研发的3项重要基础条件:业务、数据、技术
4.3 人工智能应用研发涉及的各类人员
4.4 人工智能应用研发的主要流程及相应交付物
4.5 人工智能应用研发常见的技术与管理问题
第5章 业务梳理和建模数据收集
5.1 业务需求梳理
5.2 业务知识梳理
5.3 建模数据收集
第6章 数据处理、建模分析与模型上线运行
6.1 对数据处理与建模分析的基本认识
6.2 数据处理
6.3 模型训练、测试及评价
6.4 模型的上线运行与持续迭代
第7章 人工智能领域发展趋势分析
7.1 人工智能应用的研发特点及价值
7.2 人工智能技术及应用的发展现状
7.3 人工智能应用研发的组织变革
7.4 人工智能应用研发的管理变革
7.5 人工智能技术人才的培养方式转变
7.6 人工智能应用研发工具的持续改进
7.7 人工智能技术服务的业态发展
7.8 人工智能领域法律法规的完善
结束语