导入1：现在是大数据时代，现在是人工智能时代案例：“我的一天”研讨：(GP-分组对抗记分点)感受智能化，分组讨论描述“你的一天”，并指出哪些应用或名词是和人工智能紧密相关？导入2：“人工智能威胁论（一）”案例：人工智能的技术发展，对人类来说到底是生存还是毁灭？研讨：(GP-分组对抗记分点)分组汇总每位同学的观点备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。LGP同。第一讲：大数据时代特征与人工智能国家战略一、从互联网到大数据时代的演变过程1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程2. 人类在线化过程与行为数据的关系案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据小组研讨：(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网3. 大数据的来源与全球数增长情况分析4. 数据计量单位的换算5. 5G的战略地位与价值6. 大数据的两个重要特征7. 大数据价值的现状二、国际与国内对大数据的认识与现状1. 全球对大数据的认知与共识2. 中国：大数据上升到国家战略3．数据资产化的6种主要业务模式小组研讨：(GP)找出我们生活中常见的大数据业务三、国际与中国人工智能发展1. 中国：人工智能的国家战略与“智能+”2. 世界各国人工智能发展对比分析3. 解读“十四五”规划给我们的启示小组研讨：(LGP)找出在你所在行业的有关人工智能方面的国家或地方政策规划第二讲：人工智能发展史一、人工智能的起源1. 人工智能产生的背景2. 图灵与图灵测试3. 达特茅斯会议与“人工智能”一词的出现二、人工智能的三次浪潮1. 第一次人工智能浪潮：推理与探索案例分析：计算机在使用“推理和探索”的兴起与没落2. 第二次人工智能浪潮：知识工程案例分析：专家系统的窘境与问题3. 我们正在第三次人工智能浪尖上：大数据与深度学习案例分析：人工智能发展历程中的里程碑事件第三讲：人工智能的原理与体系一、人工智能定义与分类1. 人工智能定义随技术革新而变化2. 计算智能、感知智能与认知智能3. 人工智能的几大学术门派其及技术发展方向案例分析：人机智力大战的巅峰——阿尔法狗二、人工智能人才培养与学科体系1. 学科领域交叉与渗透下的人工智能创新协同2. 世界及中国人工智能类人才培养现状案例分析：中国某顶尖大学人工智能研究院体系及研究领域3. 把握与跟踪人工智能技术发展趋势的方法案例分析：深度分析Gartner曲线实操演练：(LGP)依据现场给出的某人工智能应用,依据Gartner曲线分析其技术发展规律与特点第三讲：数据智能技术体系与建模一、数据智能平台技术体系1. 大数据技术平台架构2. 人工智能技术平台架构3. 通用深度学习开源框架与特点二、数据科学与机器学习1. 数据科学结构2. 传统数据分析与大数据挖掘流程比较3. 大数据挖掘工作流程4. 大数据模型开发流程案例分析：(LGP)行动学习，大数据驱动下的“商业人”画像及应用第四讲：常见深度学习模型与应用一、传统数据模型与应用1. 常见传统数据算法与模型2. 常见传统数据算法的应用二、深度神经网络(DNN)模型与应用1. DNN模型2. DNN应用场景：搜索排序、推荐排序三、卷积神经网络(CNN)模型与应用1. CNN模型2. CNN应用场景：图像识别、视频分析四、循环神经网络(RNN)模型与应用1. RNN模型2. RNN应用场景：语音识别、自然语言处理研讨：如何识别智能产品中的核心技术第五讲：机器人技术及其应用原理（选讲课程）一、机器人概述1. “robot”一词的来源2. 机器人定义与相关概念3. 机器人发展历程4. 机器人分类二、机器人基本原理及应用1. 机器人控制系统的基本结构2. 工业机器人3. 农业机器人4. 医疗机器人5. 服务机器人6. 特种机器人案例分析：机器人在工业、农业、医疗等领域的应用三、机器人与智能制造1. 中国制造2025与智能制造2. 智能制造基本科学问题3. 智能制造主要应用方向4. 机器人在智能制造的应用模式案例分析：机器人作业系统在制造领域的应用第六讲：基于数据智能的创新原理与方法一、数据智能基本创新原理与应用1. 数据智能概念与逻辑2. 数据智能基本创新原理3. 基于数据智能创新的方法与路径二、数据智能商业价值转化与创新1. 人工智能商业价值2. 人工智能是生产力3. 人工智能是新商业模式4. 人工智能结合行业孵化新物种5. 人工智能重新定义组织、文化与流程实操演练：(LGP)给出一个人工智能创新产品应用，推导创新最终的商业模式（医疗影像智能诊疗中心）第七讲：人工智能产业生态与安全一、人工智能产业生态1. 人工智能应用领域案例分析：模式识别的应用范围和领域不断扩张的内在逻辑2. AI芯片与视觉传感器案例分析：主流AI芯片市场与趋势3. AI通用技术案例分析：主流机器视觉、语音识别、自然语言、知识图谱应用的市场与趋势实操演练：(LGP)给出需求，结合本节研讨其工程项目的需求要点二、人工智能与安全1. 狭义人工智能与通用人工智能2. 关于安全的全新认知3. 狭义人工智能的安全与伦理案例分析：1）全球首例自动驾驶车辆撞死行人的案件2）2020年度全球十大人工智能治理事件4. 通过人工智能安全与哲学上的终极问题思考与讨论：1）人工智能（机器人）未来能拥有意识吗？2）机器能思考吗？3）所有的人类活动都能被机械地复制吗？4）人类是什么？5）人类与人工智能（机器人）的关系是什么？5. 再谈“人工智能威胁论”思考与讨论：(LGP)人工智能哲学上的终极问题，开放性分组讨论。结束语：人工智能发展的过去、现在与未来展望!老师的一些创新经验总结与祝福!