课程ID:35510

枫影(王鸿华):人工智能内训|助力企业把握AI时代机遇,激发新质生产力

在科技飞速发展的新时代,企业如何有效融合人工智能与产业,提升竞争力与效率?通过深入探讨马克思主义经济学理论及AI技术应用,帮助中央企业和国企把握AI+政策,推动高质量发展与新质生产力的实现。

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曹大嘴老师
  • 新质生产力深入理解新质生产力的内涵、特征及其对经济发展的重要性,掌握其在推动社会进步中的作用与影响。
  • AI技术全面掌握AI技术的基本概念、发展历程与应用领域,理解其在各行业中的应用案例及前景展望。
  • 产业升级探讨AI如何促进产业升级与效率提升,分析实施路径与成功案例,助力企业在竞争中脱颖而出。
  • 战略定位明确中央企业、国企在AI+政策下的战略定位,理解其角色与责任,制定符合自身特点的发展战略。
  • 挑战应对分析中央企业、国企在实施AI+政策过程中面临的挑战,如技术创新、人才培养等,并制定针对性应对策略。

AI赋能产业:激发新质生产力的完整路径 本课程聚焦于人工智能与产业融合,深入分析新质生产力的内涵及其重要性,结合AI技术的基本原理与应用,探讨中央企业、国企如何在AI+政策下进行有效转型与升级。通过理论与实践的结合,帮助企业提升市场竞争优势。

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从理论到实践:AI与产业融合的全景分析

通过系统分析AI与产业的深度融合,帮助企业明确在新质生产力背景下的发展方向与实施路径,确保战略落地与效果显著。
  • 生产力理论

    解读马克思主义生产力理论,强调劳动者知识与技能的更新,探讨智能设备与大数据在资源配置中的作用。
  • AI发展历程

    回顾AI技术的发展历程,分析其主要分支及当前的热点领域,帮助企业了解技术演进与市场动态。
  • AI在制造业

    深入探讨AI在制造业中的应用,通过智能制造提升生产效率与产品质量,助力企业实现转型升级。
  • 服务业创新

    分析AI在服务业的多元化应用,探讨如何通过AI提升服务体验和效率,共享成功案例。
  • 农业可持续性

    探讨AI在农业中的应用前景,分析精准农业的实践案例,助力农业实现可持续发展。
  • 政策解读

    解读两会精神中关于AI与产业发展的重要论述,帮助企业把握政策导向与发展机会。
  • 战略实施

    指导中央企业、国企制定符合自身特点的AI+产业发展战略,明确战略执行的关键步骤。
  • 挑战应对

    分析在技术创新与人才培养方面面临的挑战,提出切实可行的应对策略与措施。
  • 互动讨论

    通过学员提问与分组讨论,促进思维碰撞,共同探讨AI+产业的未来发展方向。

掌握AI与产业融合的核心能力

通过学习与实践,企业学员将具备在新质生产力背景下有效应用AI技术的能力,推动企业的战略转型与升级。
  • 理解生产力

    深入理解新质生产力的内涵及其在当代经济中的重要性,为企业战略提供理论支持。
  • 掌握AI技术

    全面掌握AI技术的基本原理与核心算法,了解其在各行业中的应用案例与前景。
  • 实施路径

    探讨AI与产业融合的具体实施路径,帮助企业在实践中有效应用技术提升竞争力。
  • 战略定位

    明确中央企业、国企在AI+政策下的战略定位,为企业的持续发展奠定基础。
  • 应对挑战

    培养应对技术创新与人才培养等挑战的能力,制定切实有效的解决方案。
  • 协作能力

    提升团队在AI+战略实施过程中的协作能力,共同推动企业转型与升级。
  • 市场洞察

    培养市场洞察能力,帮助企业识别AI技术应用中的潜在机会与挑战。
  • 创新思维

    激发创新思维,推动企业在AI技术应用中的创新实践与探索。
  • 综合运用

    实现理论与实践的结合,推动企业在AI与产业融合中实现高质量发展。

解决企业AI转型中的关键问题

通过系统的课程培训,帮助企业识别并解决在AI与产业融合过程中遇到的各类问题,提升企业的整体竞争力。
  • 战略模糊

    明确企业在AI转型过程中战略模糊的问题,帮助制定清晰的战略目标与实施路径。
  • 执行力不足

    提升企业的执行力,确保战略从制定到落实的高效衔接,推动企业目标达成。
  • 技术挑战

    识别企业在AI技术应用过程中的技术挑战,提供实用的解决方案与案例分析。
  • 人才短缺

    应对企业在AI转型中面临的人才短缺问题,探讨人才培养与引进的有效策略。
  • 资源配置

    优化企业在AI转型过程中的资源配置,确保资源的高效使用与价值最大化。
  • 市场竞争

    帮助企业识别市场竞争中的潜在威胁,制定有效的应对策略与市场布局。
  • 协同不足

    提升企业内部各部门的协同能力,确保AI战略的全面实施与效果显现。
  • 创新乏力

    激发企业的创新活力,推动在AI应用中的创新实践与商业模式转变。
  • 风险管理

    加强企业在AI转型过程中的风险管理能力,识别并规避潜在的风险与挑战。

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