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從德國(guó)的工業(yè)4.0、*的智能制造戰(zhàn)略到英國(guó)的高價(jià)值戰(zhàn)略，工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為主要工業(yè)國(guó)家搶占國(guó)際制造業(yè)的制高點(diǎn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)和戰(zhàn)略焦點(diǎn)，意在推動(dòng)制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化。通過(guò)流程集成、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字化等軟件技術(shù)，采集工廠(chǎng)各階段的數(shù)據(jù)，連接設(shè)備、整合供應(yīng)鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)各種資源，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造、銷(xiāo)售，并實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，因此云計(jì)算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能是工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，成為工業(yè)革命亦變革的技術(shù)力量。

云計(jì)算是利用分布式系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)把超大規(guī)模規(guī)模服務(wù)器集群整合起來(lái)，為用戶(hù)提供靈活與快速的資源分配和任務(wù)調(diào)度能力。這里的超大規(guī)模、資源整合、靈活與快速都體現(xiàn)著云計(jì)算應(yīng)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)爆炸所帶來(lái)的問(wèn)題的能力。云計(jì)算最為核心的兩大技術(shù)就是虛擬化、云計(jì)算管理平臺(tái)，這兩大技術(shù)實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理；并且通過(guò)云計(jì)算管理平臺(tái)為用戶(hù)提供虛擬機(jī)租賃服務(wù)等。

接下來(lái)的課程為大家呈現(xiàn)云計(jì)算、通信技術(shù)、軟件技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心技術(shù)，為企業(yè)的IT戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。

 

1、 使學(xué)員掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等基本概念與思想；

2、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等發(fā)展現(xiàn)狀與將來(lái)發(fā)展趨勢(shì)；

3、 使學(xué)員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等企業(yè)實(shí)施路線(xiàn)、戰(zhàn)略規(guī)劃；

 

1、 對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等感興趣的朋友；

2、 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等從業(yè)者；

3、 系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開(kāi)發(fā)人員；

4、 適合大型企業(yè)中高層管理人員；

 

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景 

2、工業(yè)發(fā)展瓶頸與問(wèn)題：技術(shù)落后、產(chǎn)能過(guò)剩、缺乏高精技術(shù)、不能柔性化定制、市場(chǎng)變化快、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化 

3、大數(shù)據(jù)的成熟與應(yīng)用趨勢(shì) 

4、工業(yè)大數(shù)據(jù)輔助工業(yè)企業(yè)解決問(wèn)題 

5、工業(yè)大數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策、指導(dǎo)市場(chǎng)、指導(dǎo)研發(fā)、指導(dǎo)生產(chǎn) 

6、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 

7、工業(yè)與制造業(yè)的區(qū)別 

8、制造業(yè)發(fā)展瓶頸與問(wèn)題：靈活性差、柔性定制、高科技制造 

9、制造業(yè)案例：富士康代工廠(chǎng)員工跳樓事件 

10、低端生產(chǎn)制造、高端生產(chǎn)制造 

11、手工制造、機(jī)械自動(dòng)化制造、智能制造 

12、人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用 

13、智能制造解決制造業(yè)的問(wèn)題 

14、工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造相結(jié)合  

 

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)制造技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物 

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)提升企業(yè)*設(shè)計(jì)能力 

3、工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集、采集、整合、清洗、轉(zhuǎn)換 

4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、戰(zhàn)略決策 

5、產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)采集 

6、原材料、生產(chǎn)過(guò)程、運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)、使用過(guò)程 

7、條形碼、二維碼、RFID、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò) 

8、傳感器、嵌入式設(shè)備、SoC、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng) 

9、案例剖析：移動(dòng)、電信、聯(lián)通應(yīng)該走制定電信標(biāo)準(zhǔn)路線(xiàn)，自主可控 

10、加大研發(fā)投入，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入高精尖的競(jìng)爭(zhēng) 

11、利用大數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)，如鋼材質(zhì)量 

12、案例剖析：中國(guó)鋼材生產(chǎn)遼寧艦航空母艦甲板 

13、案例剖析：遼寧艦航空母艦生銹事件 

14、案例剖析：日本鋼材生產(chǎn)，鋁焦煤  

 

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景 

2、物聯(lián)網(wǎng) 

3、工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念 

4、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征 

5、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用用途 

6、工業(yè)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)誤區(qū) 

7、工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析 

8、工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值剖析 

9、工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù) 

10、工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算整合 

11、工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵領(lǐng)域 

12、工業(yè)大數(shù)據(jù)解決的核心問(wèn)題 

13、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化 

14、透明化工廠(chǎng) 

15、柔性自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn) 

16、產(chǎn)業(yè)鏈 

17、整合產(chǎn)業(yè)鏈，高效低成本 

18、消費(fèi)者參與創(chuàng)新，定制化，智能制造 

19、核心產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，產(chǎn)業(yè)鏈頂端企業(yè)為主導(dǎo) 

20、如何架構(gòu)數(shù)字化工廠(chǎng) 

21、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場(chǎng)景  

 

1、案例剖析：C919航電系統(tǒng)，發(fā)動(dòng)機(jī)，起落架，輪胎 

2、案例剖析：埃及航空，獅航 

3、數(shù)據(jù)挖掘分析平臺(tái)、人才團(tuán)隊(duì)、商務(wù)智能團(tuán)隊(duì)、權(quán)力人物 

4、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，庫(kù)存靈活調(diào)撥 

5、良性循環(huán)，即時(shí)感知市場(chǎng)需求、快速做出決策、設(shè)計(jì)新產(chǎn)品、快速投入市場(chǎng)、適應(yīng)市場(chǎng)的快速變化，停掉或者減少過(guò)剩產(chǎn)能 

6、頂層設(shè)計(jì)+實(shí)驗(yàn) 

7、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 

 

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)通信技術(shù)的需求 

2、通信技術(shù)發(fā)展歷史介紹 

3、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 

4、傳感器技術(shù) 

5、射頻技術(shù) 

6、移動(dòng)智能設(shè)備 

7、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù) 

8、嵌入式系統(tǒng)技術(shù) 

9、智能芯片 

10、短距離無(wú)線(xiàn)通訊和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 

11、模擬/數(shù)字電路和傳感器設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 

12、物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)微波射頻技術(shù)基礎(chǔ) 

13、傳輸層技術(shù)（3G/4G/5G/GPRS/GSM/以太網(wǎng)） 

14、網(wǎng)關(guān)技術(shù) 

15、高級(jí)射頻技術(shù)  

 

1、 大數(shù)據(jù)興起的背景 

2、 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史 

3、 大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 

4、 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì) 

5、 什么是大數(shù)據(jù) 

6、 大數(shù)據(jù)的特征 

7、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀 

8、 去IOE 

9、 大數(shù)據(jù)時(shí)代的思路 

10、 思維變革 

11、 大數(shù)據(jù)思維方式剖析 

12、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用障礙分析 

13、 企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施路線(xiàn)圖 

14、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分析 

15、 大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈體系介紹 

16、 大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì) 

17、 大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)，海量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)計(jì)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、領(lǐng)域知識(shí)、應(yīng)用創(chuàng)新 

18、 大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)體系Hadoop、Spark、Storm 

19、 大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù) 

20、 大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算技術(shù) 

21、 大數(shù)據(jù)分布式挖掘算法 

22、 大數(shù)據(jù)規(guī)劃實(shí)施路線(xiàn)圖 

23、 實(shí)例分享：如何做大數(shù)據(jù)才能成功？如何做是失敗的？ 

24、 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算之間的關(guān)系剖析 

25、 大數(shù)據(jù)與虛擬化之間的關(guān)系剖析 

26、 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)商剖析 

27、 大數(shù)據(jù)與成本投入的關(guān)系剖析 

28、 大數(shù)據(jù)商業(yè)洞察案例 

29、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例：馬云預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)案例剖析 

30、 大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用案例：京東倉(cāng)儲(chǔ)選址及庫(kù)存預(yù)測(cè) 

31、 大數(shù)據(jù)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)分享 

32、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用案例：阿里大數(shù)據(jù)、Google大數(shù)據(jù) 

33、 互動(dòng)問(wèn)答  

 

1、云計(jì)算誕生的歷史背景概述 

2、云計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì) 

3、云計(jì)算對(duì)企業(yè)的價(jià)值與意義 

4、云計(jì)算概念 

5、云計(jì)算的理念 

6、云計(jì)算的角色 

7、云計(jì)算特征 

8、云數(shù)據(jù)中心建設(shè) 

9、云計(jì)算實(shí)現(xiàn)的核心技術(shù) 

10、云原生應(yīng)用技術(shù) 

11、開(kāi)源云管理平臺(tái)OpenStack介紹 

12、國(guó)內(nèi)云計(jì)算供應(yīng)商剖析：阿里云、騰訊云、華為云 

13、國(guó)外云計(jì)算供應(yīng)商剖析：亞馬遜、微軟、IBM、Google  

 

1、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件技術(shù) 

2、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的特征：短、平、快 

3、單體架構(gòu)剖析 

4、微服務(wù)架構(gòu) 

5、大數(shù)據(jù)平臺(tái) 

6、Hadoop技術(shù) 

7、Spark技術(shù) 

8、分布式架構(gòu) 

9、敏捷項(xiàng)目管理 

10、DevOps思想 

11、虛擬化技術(shù) 

12、容器技術(shù) 

13、Docker技術(shù) 

14、Kubernetes容器管理平臺(tái)   

 

1、 案例研討：AlphaGo的基本原理，李世石與AlphaGo的對(duì)局分析 

2、 人工智能（AI）時(shí)代 

3、 人工智能提出的背景 

4、 什么是人工智能 

5、 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 

a) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 

b) 自然語(yǔ)言處理 

c) 人機(jī)交互 

d) 語(yǔ)音識(shí)別 

e) 博弈、醫(yī)療 

6、 人工智能當(dāng)前發(fā)展水平 

7、 人工智能未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè) 

8、 人工智能發(fā)展的最終目標(biāo) 

9、 弱人工智能 

10、 強(qiáng)人工智能 

11、 機(jī)器學(xué)習(xí) 

12、 深度學(xué)習(xí) 

13、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

14、 人工智能應(yīng)用 

a) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision） 

b) 自動(dòng)駕駛（Autonomous Vehicle） 

c) 推薦系統(tǒng)（Recommendation System） 

d) 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing） 

e) 個(gè)性化醫(yī)療（Personalized Medicine） 

－乳腺癌細(xì)胞有絲分裂偵測(cè)-IDSIA 

－預(yù)測(cè)新藥物的毒性-Johannes Kepler University 

－理解基因突變預(yù)防疾病-University of Toronto iv、Credit: Carnegie Melon University 

－語(yǔ)音冠心病診斷-Beyond Verbal 

f) 機(jī)器人（Robot） 

g) 無(wú)人直升機(jī) 

h) 助理或殺手？（Assistant or Killer?） 

i) 金融（Finance）智慧金融 

－個(gè)性化保險(xiǎn)政策 

－信用卡反欺詐

－Google股價(jià)預(yù)測(cè) 

－Anne Hathaway/機(jī)器交易 

j) When Program becomes Programmer 

15、 什么是人工智能（Artificial Intelligence） 

16、 人工智能歷史和算法概述 

17、 人工智能誕生標(biāo)志：達(dá)特茅斯會(huì)議 

18、 致力于使用概率方法AI 

19、 符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人 

20、 人工智能簡(jiǎn)史 

a) 1940-1950AI啟蒙 

b) McCullocPitts 

c) 圖靈計(jì)算機(jī)器與智能 

d) 1950-1970首次熱潮 

e) Samue的象棋程序 

f) Dartmouth會(huì)議 

g) 1970-1990基于知識(shí)的AI 

h) 專(zhuān)家系統(tǒng) 

i) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（BP） 

j) 2次明顯的AI冬季 

k) 1990-現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)方法 

l) 概率圖模型（PGM） 

m) SVBoosting 

n) 2010-現(xiàn)在：AI春天 

o) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次回歸（DeeLearning） 

p) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)人工智能（AGI）的拐點(diǎn) 

q) 弱人工智能 

21、 人工智能在大型企業(yè)的應(yīng)用案例： 

a) 中國(guó)航空工業(yè)應(yīng)用案例 

b) 呼叫中心應(yīng)用案例 

c) 電商平臺(tái)應(yīng)用案例 

d) 汽車(chē)自動(dòng)駕駛應(yīng)用案例 

e) 醫(yī)療診斷應(yīng)用案例 

f) 導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用案例