随着人工智能技术的迅猛发展，AI前沿趋势培训应运而生，成为各行业从业者提升技能、掌握新知识的重要途径。AI不仅改变了技术本身，也改变了产业结构和商业模式。为了应对数字经济时代的挑战，企业与个人需要不断更新其对AI的理解，学习最新的趋势与应用，进而提升其在竞争中的优势。
黄洁
培训咨询
在数字经济时代，数据已成为推动产业升级和转型的关键要素。如何有效利用海量数据，实现智能化决策，成为企业制胜未来的必修课。企业在智能化转型过程中，面临着如何采集、存储、分析和应用数据的重大挑战。AI前沿趋势培训旨在通过系统性的课程设计，帮助学员掌握数据驱动业务增长的方法论，提升企业在数字化时代的竞争力。
本课程从数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个角度，系统性地解析数据赋能产业变革的关键路径。课程内容包含理论讲解与实战案例分享，通过多种教学方法帮助学员深入理解数据如何赋能产业智能化转型。
本课程采用多种教学方式，包括讲师讲授、案例分析、现场讨论、模型分析、工具使用和行动学习等，旨在为学员提供全面的学习体验。
本课程适合政府机关、企事业单位、投资机构及产学研界的中高层管理者及核心骨干，帮助他们掌握前沿的AI技术和数据应用。
课程时长为1天（6小时），涵盖丰富的内容和实际案例。
随着数字时代的到来，数据不仅是信息的载体，更成为了一种新型的生产要素。数据的丰富性和多样性使得企业能够通过分析和挖掘数据，获取有价值的洞察，进而推动业务的增长与创新。
标签和用户画像的创建是数据分析的基础，能够帮助企业更好地理解客户需求，提升客户体验。通过对数据的深度分析，企业能够识别出潜在的市场机会，从而实现业务的突破性发展。
数据的资源化、资产化和资本化是数据要素x的重要组成部分。数据资源化意味着将数据视为一种可用的资源；数据资产化则是将数据转化为具有经济价值的资产；而数据资本化则是进一步将数据作为资本进行投资与交易。通过这些过程，企业能够提升数据的价值，为决策提供依据。
以“挖掘机指数”为例，分析信息化与数字化的异同，探讨数字化转型的两重内涵。通过具体案例，如树根互联的发展，展示产业智能化的变革之路。
数字化运营与商业智能的结合，能够提升企业的运营效率和决策能力。高德纳数字化平台商业组件的分析帮助学员理解数据与分析能力的成熟度模型，提高企业的数字化水平。
通过以数据思维洞察市场、优化运营、驱动组织及实现增值四个步骤，帮助企业在数字化转型过程中更好地利用数据，实现商业目标。
数据价值化包括有形资产与无形资产的转化，理解什么样的数据资源可以转化为数据资产，制定具体的数据资产化实施路径。
分析数据资产的放大、倍增和叠加效应，探讨数据资产的交易及其增值模式，研究数据资产化的前沿实战案例。
在数字经济时代，企业需要具备数据思维，以应对快速变化的市场环境，设计创新的数据资产增值模式。
深入探讨“人工智能+”与“数据要素x”之间的关系，分析在智能化转型中数据的角色。
探讨数据为何成为生产要素，分析不同类型的数据如何影响企业的生产关系及其经济效益。
理解“算法+算力+数据”构建新型生产关系的重要性，探究其对产业构造的影响。
分析AI与AGI的差异，探讨生成式人工智能的发展趋势及其对未来工作的影响。
通过对智能涌现现象的研究，理解智慧的本质以及未来技术的发展方向。
在技术快速迭代的背景下，企业如何选择开源与闭源技术，并利用其提升自身能力。
探讨在GAI时代，人机耦合如何改变工作模式，提升数字化领导力的必要性。
AI前沿趋势培训为企业和个人提供了一个了解并适应数字经济时代的重要平台。通过系统的学习与实践，学员能够掌握数据赋能的核心理念，提升在数字化转型过程中的竞争力。未来，随着技术的不断进步，AI将继续引领各行业的变革，成为推动社会进步的重要力量。
