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AI大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)

【課程背景】
隨著人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，公共治理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為提高政府決策效率、促進(jìn)社會經(jīng)濟發(fā)展的重要途徑。在經(jīng)濟研究與糧食治理等領(lǐng)域，AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠提高數(shù)據(jù)處理能力，還能夠深化政策分析的深度和廣度，為政府提供科學(xué)的決策支持。因此，培養(yǎng)政府機關(guān)高層人員掌握這些新興技術(shù)的能力，了解其在公共治理中的應(yīng)用創(chuàng)新方法、技術(shù)及實踐，對于推動公共治理現(xiàn)代化具有重要意義。
本課程共設(shè)置為三個單元：總體上沿著從技術(shù)到應(yīng)用的思路，首先讓學(xué)員系統(tǒng)化掌握人工智能和大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)，為應(yīng)用創(chuàng)新夯實基礎(chǔ)，然后分別從綜合經(jīng)濟研究和糧食治理兩個業(yè)務(wù)視角，通過案例解析的方式，讓學(xué)員掌握人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用場景相結(jié)合的思路與方法。
第一單元：AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用。以人工智能（AI）為核心前沿，從AI三大要素（數(shù)據(jù)、算力、算法）的視角，讓學(xué)員掌握AI和大數(shù)據(jù)產(chǎn)生與發(fā)展的全景，并與物聯(lián)網(wǎng)（含5G/衛(wèi)星等通信技術(shù)）、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、信息安全的五維視角，系統(tǒng)化掌握新一代信息技術(shù)體系框架。
第二單元：AI和大數(shù)據(jù)賦能經(jīng)濟研究。本單元將AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)與宏觀經(jīng)濟趨勢分析與深度預(yù)測、實時經(jīng)濟監(jiān)測與預(yù)警、個性化經(jīng)濟政策分析等經(jīng)濟研究業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，掌握業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新的思路方法與關(guān)鍵技術(shù)。
第三單元：AI和大數(shù)據(jù)賦能糧食治理。本單元將從自動化圖像識別技術(shù)與糧油檢驗、大數(shù)據(jù)分析與糧油質(zhì)量預(yù)測、AI與糧油質(zhì)量實時監(jiān)測、區(qū)塊鏈技術(shù)與糧油質(zhì)量溯源等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景方面展開解析。
在課堂運營方面，本課程采用互動式問答、核心知識點復(fù)盤、主題研討等方式，借助數(shù)字化能力提升五步法、大數(shù)據(jù)分析與挖掘六步法、人工智能機器學(xué)習(xí)五步法、數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系框架（房子模型）等模型工具，在學(xué)中練，在練中學(xué)，將課堂所學(xué)有效地轉(zhuǎn)化為工作績效。

【課程收益】
理解人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理及其在公共治理中的應(yīng)用前景；
掌握經(jīng)濟研究與糧食治理領(lǐng)域中AI和大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用方法和技術(shù)；
學(xué)習(xí)國內(nèi)外在數(shù)字化公共治理轉(zhuǎn)型中的成功案例，理解其背后的策略和執(zhí)行過程；
能夠識別公共治理中可能遇到的挑戰(zhàn)，并探索現(xiàn)實可行的解決方案；
培養(yǎng)創(chuàng)新思維，探索在本職工作中應(yīng)用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的可能性。

【課程特色】
案例與場景式教學(xué)，通俗易懂；基于*實踐的方法模型工具，簡單實用

【課程對象】
中高層管理人員、經(jīng)濟研究與糧食部門領(lǐng)導(dǎo)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)導(dǎo)者/推動者

【課程大綱】
一、 夯實基礎(chǔ)：AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用
1、 人工智能與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及趨勢分析
人工智能發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及趨勢分析
物云數(shù)智安共筑新一代信息技術(shù)體系
2、 AI和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用創(chuàng)新場景
在工業(yè)制造業(yè)的典型應(yīng)用場景與前景
在消費服務(wù)業(yè)的典型應(yīng)用場景與前景
在公共治理領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景與前景
案例：波音、特斯拉、西門子、愛思唯爾

二、 轉(zhuǎn)型升級：AI和大數(shù)據(jù)賦能經(jīng)濟研究
1、 大數(shù)據(jù)分析與挖掘六步法
業(yè)務(wù)理解，明確要解決的業(yè)務(wù)痛點
數(shù)據(jù)理解，充分了解擁有的數(shù)據(jù)資源
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，讓數(shù)據(jù)成為可模型可用的
模型建立，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建算法模型
模型評估，基于評價指標(biāo)判斷模型可用性
模型發(fā)布，端盤上菜，應(yīng)用模型解決新問題
2、 數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的經(jīng)濟分析
經(jīng)濟數(shù)據(jù)的采集與清洗方法
大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟指標(biāo)分析中的應(yīng)用
案例研究：利用大數(shù)據(jù)預(yù)測經(jīng)濟趨勢
3、 人工智能機器學(xué)習(xí)六步法
數(shù)據(jù)采集，從多種源頭收集數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)預(yù)處理，標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等
特征工程，選取問題相關(guān)特征
模型訓(xùn)練，構(gòu)建算法模型
模型優(yōu)化，不斷改進(jìn)算法能力
模型發(fā)布，從專家型到通用型
4、 AI驅(qū)動的市場監(jiān)測與預(yù)測
AI技術(shù)賦能市場監(jiān)測
AI預(yù)測的算法模型解析
AI在政策制定中的應(yīng)用實踐
案例： *勞工統(tǒng)計局、歐洲*銀行等

三、 轉(zhuǎn)型升級：AI和大數(shù)據(jù)賦能糧食治理
1、 糧食供應(yīng)鏈管理
糧食供應(yīng)鏈的組成與重要性
AI和大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理的應(yīng)用
實踐案例：糧食供應(yīng)鏈管理的創(chuàng)新應(yīng)用
2、 糧食生產(chǎn)與預(yù)測技術(shù)
糧食產(chǎn)品預(yù)測的價值與挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)在糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用
人工智能（AI）在糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用
實踐案例：糧食產(chǎn)量預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用
案例：某智慧農(nóng)業(yè)項目、數(shù)字化糧食分配、農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測等

AI大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)